Regional airborne gravity surveys in Western Australia: Considerations for the end user
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
SummaryRegional airborne gravity surveys are being acquired over much of the State of Western Australia by the Geological Survey of Western Australia (GSWA) and Geoscience Australia (GA) to provide coverage where existing ground gravity coverage is sparse. The acquisition and processing of these surveys poses several challenges.The data acquired by Sander Geophysics (SGL) using the AIRGrav system in Western Australia during 2018 was done so without control lines for reasons of cost efficiency, relying on the ground gravity to provide the necessary levelling corrections. Methodologies have been developed to achieve effective levelling under these circumstances, although the final result varies depending on the methodology used. Data acquired on earlier surveys with control lines are being used to compare and contrast to data acquired without them. Ongoing power spectrum analysis suggests a way in which the different methods may be judged objectively.Horizontal components of gravity are also acquired by AIRGrav. Levelling these components is a challenge under all circumstances. The relationships between the components expressed in potential field theory allow the different components data to be compared and checked for consistency.Digital elevation model (DEM) data acquired during the surveys provide a means for checking other sources of DEM typically employed for applying terrain corrections. The impact of inaccurate DEM data on the corrected gravity data overall is small but can be locally significant. Data quality of the regional surveys is high, but the end user should be aware of the limitations posed by the choices made in data acquisition and processing.
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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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