Methodology for portraying 3D structure using ArcGIS: a test case from the southern Canadian Rocky Mountains, British Columbia and Alberta
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
In the study of structural geology, a three-dimensional (3D) geologic cross-section plays an important role in the understanding of subsurface structures and their geometric relationships. This Open File report describes the procedural workflow followed to construct 3D cross-sections entirely within the ESRI ArcGIS software suit. The ArcGIS components involved include ArcMap, ArcScene and ArcCatalog (version 10.5.1), and extensions comprising 3D Analyst, Spatial Analyst and a third-party ArcMap plugin called Xacto Section Tools that was developed by the Illinois State Geological Survey. ArcGIS allows the processing and analysis of vector (e.g. geological surface, faults, cross-section lines, etc.) and raster data (digital elevation model (DEM), surface) to create 3D cross-sections and fence diagrams with a high degree of spatial accuracy. This method utilized surface information from digital bedrock geological maps, 2D structural cross-sections and a DEM derived from the geological map contours. Shapefiles of 3D cross-sections, the bedrock geological map, style file for cross-sections and geological map, DEM, cross-section lines, and fault data are included in this report for visualization in ArcGIS software. Three movie files (.avi) are included for viewing without ArcGIS software. The methodology successfully allowed the 3D viewing of the structural geometry of the study area and should be applicable to for other geographic locations and geologic settings. Contact surfaces consistent with the map and cross-section data were readily created using ArcGIS in areas with minimal faulting. However, in areas with structural overlap caused by reverse faulting significant segmentation of the input data was required to generate meaningful surfaces.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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