Multidimensional Topology Transforms
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.
Notice bibliographique
Résumé
Most currently constructed 3D geological models are to a first order the result of transformations of data with different dimensionality into 3D: 0D (e.g. outcrop data, at the regional scale),1D (e.g. drill hole data, at the mine scale),2D data (e.g. satellite data, at the regional scale) or3D data (e.g. seismic data, when high resolution 3D geophysical data are available, such as in basins),4D models (3D evolutions with time).The datasets used to project between dimensions vary according to the scenario, however they generally consist of a mixture of 0D observations and local temporal or spatial relationships (their topology). Modern software systems are able to use a sub-set of these relationships (fault-stratigraphy relationships for example) to build 3D geological models, however the relationships are not typically used as an independent constraint on how much of the 3D model is constrained by observations, and how much is generated by the end user (or the algorithms they use).This study explores the relationships between topological observations in 1, 2 and 3D in order to better understand how these may be used in the future as inputs to a revised 3D modelling workflow. We have investigated both synthetic cases, where we have full control, and natural examples, which permit alternate hypotheses. This approach has potential relevance to mine-scale and regional 3D models where the 3D topologies are poorly defined by the existing data, but 1D and 2D constraints are available.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
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 découle