Getting a better control of IP acquisitions with GDD’s new IP Post-Processing software
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
There was a time when an entire day of Resistivity / Induced Polarization (IP) acquisition would have to be re-surveyed because wrong survey parameters had been set, timing errors had occurred, wind or external noise had prevented acceptable repeatability of readings, etc. This frustrating and costly outcome was due to the absence of full wave data available for the geophysicist to process. For both ground and borehole EM and IP surveys, the lack of data for post-processing and post-processing capabilities remained for a long time, until more recently some manufacturers started offering access to time series along with software to visualise and process the data.Instrumentation GDD, a Canadian manufacturer of geophysical instruments since 1976, is one of them. The GDD IP receivers’ full wave data were accessible since 2009 but users can now use the IP post-processing software. This paper will include many examples of real data collected in different part of the world for which it has been possible to: validate the nature of external noise to adjust acquisition parameters and fix final survey results, correct synchronization offset between the transmitter and the receiver, manually discard noisy half-cycles to recover data in specific cases for which the receiver algorithm did not yield satisfactory results, modify the secondary voltage (Vs) decay windows scheme in order to fine-tune chargeability responses in specific geological environments, and more.
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) | 0,001 | 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