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Enregistrement W2280924344 · doi:10.1190/geo2015-0081.1

Resolution measures for 3D magnetic inversions

2016· article· en· W2280924344 sur OpenAlexafffund
Mark Pilkington

Notice bibliographique

RevueGeophysics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysical and Geoelectrical Methods
Établissements canadiensGeological Survey of Canada
Organismes subventionnairesCommission Géologique du Canada
Mots-clésInversion (geology)Resolution (logic)Measure (data warehouse)Basis (linear algebra)Low resolutionComputer scienceAlgorithmHigh resolutionStatistical physicsMathematicsGeologyGeometryData miningPhysicsArtificial intelligenceRemote sensing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Inversion of magnetic data into 3D models is becoming commonplace. The theoretical basis of the method is well established and has been extended to include constraints based on physical properties and geologic information. Nevertheless, only limited attention is paid to assessing the reliability of computed models, which usually involves deriving some measure of how well features within the models can be resolved. Resolution lengths determined from resolution matrices can be unrealistically small, suggesting that the recovered models are more reliable than they really are. One cause of this effect is the calculated model itself, which directly influences the character of the resolving functions. We have developed an approximate resolution measure not affected by the calculated model, and we found it to give more realistic resolving lengths. This approximation is computationally less demanding and can be calculated prior to inversion. It suggests that the resolution length is equal to the depth of the parameter or model feature of interest.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil0,894

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,204 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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