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Enregistrement W2792618079 · doi:10.4095/306531

Near surface seismic database: future online GSC data delivery

2018· report· en· W2792618079 sur OpenAlexaffabout
Matthew Peter Griffiths, B Dietiker, A J -M Pugin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological Modeling and Analysis
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDatabaseComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The near surface geophysics group at the Geological Survey of Canada (GSC) has developed a land streamer system for the rapid acquisitions of seismic data. With this system, over 700km of near surface seismic data has been collected over the last decade, and the data collection is rapidly growing. Using Microsoft Access a database has been designed to catalogue these projects and the associated processed seismic sections, with ease of upkeep as a priority. To accomplish this, a library of Access Macros was created to make data entry as efficient as possible. With the macros working in the background, a new survey is added to the database in a few minutes. When a project is entered, the associated files are automatically copied into a backend file structure, creating a consistent and organized backup of the processed seismic lines, their coordinate files, and the log sheets. Macros automatically generate and store links to these files in the database. Storing the archived data as links rather than attachments keeps the database below the file size limit of 2GB without losing file accessibility. Additionally, the relevant spatial meta-data (such as survey boundaries in UTM and Latitude-Longitude coordinates) are extracted automatically, instead of having the user sift through and manually enter this data. Additional meta-data is entered manually, such as survey description, acquisition and processing parameters. Meta-data is important as it provides the user with critical information that supports analysis and interpretation of the survey results. The GSC is committed to the ISO 19115 metadata standard and all published data has to be fully compliant with the Federal Geospatial Platform Harmonized North America Profile (FGP HNAP) metadata profile (http://www.nrcan.gc.ca/earth-sciences/geomatics/canadas-spatial-data-infrastructure/geospatial-communities/federal). Survey coordinates can be exported from the database as KML files, making them compatible with Google Earth. This is useful for quality control and spatial querying as eventually this database will form the backbone of an internet accessible tool to search, view and download near surface seismic profiles in SEGY format, which is a proprietary SEG industry standard. It will be much easier to access data from a standardized structure at one location rather than independent Open Files. This is expected to help applied geo-scientists and researchers integrate this information into their work. This project aligns with the Government of Canada Open Data policy and delivery within a searchable online mechanism (http://open.canada.ca/en/open-data).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,397
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,003

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,287
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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