Notice bibliographique
Résumé
The acquisition of information from the airborne gamma-ray spectra is based on the ability to evaluate photopeak areas in regular spectra from natural and other sources. In airborne gamma-ray spectrometry, extraction of photopeaks of radionuclides from regular one-second spectra is a complex problem. In the region of higher energies, difficulties are associated with low signal level, i.e. low count rates, whereas at lower energies difficulties are associated with high noises due to a high signal level. In this article, a new procedure is proposed for processing the measured spectra up to and including the extraction of evident photopeaks. The procedure consists of reducing the noise in the energy channels along the flight lines, transforming the spectra into the spectra of equal resolution, removing the background from each spectrum, sharpening the details, and transforming the spectra back to the original energy scale. The resulting spectra are better suited for examining and using the photopeaks. No assumptions are required regarding the number, locations, and magnitudes of photopeaks. The procedure does not generate negative photopeaks. The resolution of the spectrometer is used for the purpose. The proposed methodology, apparently, will contribute also to study environmental problems, soil characterization, and other near-surface geophysical methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».