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Enregistrement W2559038394 · doi:10.1071/aseg2016ab147

Processing of Airborne Gamma-Ray Spectrometry using Inversions

2016· article· en· W2559038394 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueASEG Extended Abstracts · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistical and numerical algorithms
Établissements canadiensDefence Research and Development Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésData processingTerrainRemote sensingInverseRange (aeronautics)Inverse problemFootprintGamma ray spectrometryAlgorithmComputer scienceGeodesyEnvironmental scienceGeologyAerospace engineeringGeographyMathematicsEngineeringGeometryCartographyDatabaseChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Standard processing of Airborne Gamma-Ray Spectrometry data generally gives good results when the geological situation is uniform and the conditions of measurements are quite constant within footprint area with possible exception of flight height variations in a small range. Any violation of these conditions leads to certain problems. In reality, violations such as large changes of flight height and/or rugged terrain are not that rare as well as sharp changes in composition of surface rocks. This article proposes an approach where the solutions of inverse problems are used for data processing. The approach is quite natural in the processing of field data measured along the flight lines: it explicitly takes into account one-dimensional models of survey and flight parameters -from topography to sources distribution on the surface. Also, it clearly demonstrates that the inverse problem of Airborne Gamma-Ray Spectrometry data does not have a unique solution. This feature can be used in accordance with the geological problem in hands because various formulations of inverse problems can lead to various geological solutions. The use of the approach is illustrated by several examples given for both flight lines and survey areas.

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.

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)0,001
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 enseignants0,906
Score d'incertitude au seuil0,531

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,271 · 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