Passive EM Processing of MEGATEM and HELITEM Data
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
The recording of raw or streamed data, as done by CGG during MEGATEM and HELITEM surveys, allows for the extraction of passive EM responses, inadvertently recorded during AEM surveys. These include powerline responses in data sets acquired in the vicinity of strong powerlines, VLF responses in data sets recorded with sufficiently high sampling frequencies and potentially AFMAG responses in the frequency range 25-600 Hz.The recording of the three-component AEM data allows for the vector processing of these passive EM responses, including the derivation and modelling of the tipper data. Conductivity information can be derived from the tipper data with an apparent conductivity transformation and, more rigorously, with 2D and 3D inversions that take into account the terrain’s topography.The extraction of passive EM responses is demonstrated on a number of data sets. A powerline apparent-conductivity grid derived from a MEGATEM survey near Timmins, Canada indicates conductivity structures not evident in the corresponding active-source EM data. VLF responses derived from South American MEGATEM and North American HELITEM data show a strong correlation to topography. The former were successfully modelled with 2D and 3D inversions, and the derived shallow conductivity structures confirm and complement the information extracted from the active-source EM 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.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle