MAPPING LATERAL CHANGES IN CONDUCTANCE OF A THIN SHEET BY INVERTING TIME DOMAIN INDUCTIVE ELECTROMAGNETIC DATA
Notice bibliographique
Résumé
The laterally varying conductance of thin sheet models can be estimated by inverting time domain inductive electromagnetic data. The advantage is that it only requires off time data and the result is independent of the transmitter location, the waveform, and the delay time. The inversion requires solving a simple, linear regularized least-squares problem with input values of dHzs/dz, Hys, Hxs and dHz/dt. The measured vertical gradient has been used in our previous work, but we simplified the problem by assuming that the product of the horizontal fields with the corresponding horizontal derivatives of resistance were zero and hence that the sheet had a uniform conductance. Through forward modeling we show that removing these assumptions and using all the fields we get better results when the spatial gradient of the conductance is strong and the vertical magnetic field gradient and horizontal fields are comparable. A comparison of the simplified and full inversion in an in-loop survey collected overtop a dry tailings pond in Sudbury, Ontario, Canada revealed that there were small differences around large resistance contrasts. Overall, the full inversion is more reliable, but the simplified approach is recommended as it is simpler, and can be performed in the field if the survey is designed to minimize the horizontal magnetic fields and if caution is taken around large resistance contrasts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».