Research Note: The mean sensitivity depth of the electrical resistivity method
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Until now, a simple formula to estimate the depth of investigation of the electrical resistivity method that takes into account the positions of all of the electrodes for a general four‐electrode array has not been available. While the depth sensitivity function of the method for a homogeneous infinite half‐space is well known, previous attempts to use it to characterize the depth of investigation have involved calculating its peak and median, both of which must be determined numerically for a general four‐electrode array. I will show that the mean of the sensitivity function, which has not been considered previously, does admit a very simple mathematical formula. I compare the mean depth with the median and peak sensitivity depths for some common arrays. The mean is always greater than or equal to the median that is always greater than the peak. All three measures give reasonable estimates to the depths of actual structures for most circumstances. I will further show that, for 1D soundings, the use of the mean sensitivity depth as the pseudo‐depth assigns an apparent resistivity to a given pseudo‐depth that is consistent between different arrays. One consequence of this is that smoother depth soundings are obtained as “clutches,” caused by a change in the depth sensitivity due to moving the potential electrodes, are effectively removed. I expect that the mean depth formula will be a useful “rule of thumb” for estimating the depth of investigation before the resistivity structure of the ground is known.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».