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Enregistrement W2506521111 · doi:10.2516/ifpen/2014002.c005

Chapter 5: Frequency/wavelength dependence (impact of fluids and heterogeneities)

2014· book-chapter· en· W2506521111 sur OpenAlexaff
Patrick N. J. Rasolofosaon, B. Zinszner, Jean Nauroy, L. Nicolétis, Noalwenn Dubos‐Sallée, A. Bayón, Thierry Cadoret, Nathalie Lucet, D. D. E. Martin, Bruno Pouet, Hocine Tabti, Pierre For, Michel Masson, O. Vizika, Gérard Grau, Christian Jacquin -Beicip-Franlab, B. Colletta, Maria Zamora, Mathias Fink, D. Royer, Jean-Paul Poirier, Daniel Broseta, A. Zarembowitch, M. Dietrich, Pascal Challande -Irsn, Justo Cabrera, Amos Nur, Gary Mavko -Colorado, Mike Batzle, Manika Prasad, Ivar Brevik, Lúcia Dillon, Dominique Marion, Eric de Bazelaire, Christian Hubans, J. Arnaud, Colin M. Sayers, Thierry Coléou, Arnoult Colpaert, Ronny Hofmann, Mark Kittridge, Salvador Rodriguez, M. Schoenberg, Ivan Pšenčı́k, Evgeny Chesnokov, Leon Thomsen, Erling Fjaer, Joe Dellinger, Véronique Farra, Boris Gurevich, Michael A. Slawinski, Ilya Tsvankin, Johnson Paul, Jim Shankland, Koen Tencate, Katherine Van Den Abelee, Robert McCall

Notice bibliographique

RevueIFP Energies nouvelles eBooks · 2014
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Chemical Sensor Technologies
Établissements canadiensSchlumberger (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWavelengthMaterials scienceOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thanks to Lionel Jannaud, inspired by the great pioneering seismologist Keiti Aki in his work on wave propagation in random media, for allowing us to use some of his results for the writing of chapter 5 on Frequency/wavelength dependence.Finally we would like to give

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,590
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,198 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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