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Enregistrement W2988502895 · doi:10.1080/22020586.2019.12073054

A preliminary assessment of uncertainties attributed by analysts, array types and processing algorithms for microtremor observations, via the COSMOS Blind Trials

2019· article· en· W2988502895 sur OpenAlexaff
Michael Asten, Alan Yong, Sebastiano Foti, Kôichi Hayashi, Antony Martin, William J. Stephenson, J. F. Cassidy, Jacie Coleman

Notice bibliographique

RevueASEG Extended Abstracts · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Waves and Analysis
Établissements canadiensGeological Survey of Canada
Organismes subventionnairesU.S. Geological SurveyStrong
Mots-clésMicrotremorGeologySeismologyRangingSeismic noiseAlgorithmGeodesyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SummaryThe blind trial studies conducted for the 2006 3rd International Symposium on the Effects of Surface Geology (Grenoble, France) and the 2015 Inter-comparison of Methods for Site Parameter and Velocity Profile Characterization (InterPACIFIC) Workshop (Turin, Italy) evaluated the utility of microtremor array methods for characterizing seismic site conditions. These studies used a multiplicity of arrays but left an open question as to whether (and under what) conditions might sparse (low-cost) arrays be technically sufficient for the task. Similar questions arise when designing arrays for use in mapping cover thickness or buried high-velocity layers in mineral exploration.In this study, the Consortium of Organizations for Strong Motion Observation Systems (COSMOS) blind trials used microtremor array data from four sites with geology ranging from deep alluvial valleys to an alpine valley. Data were incrementally released to approximately a dozen analysts in four phases: (1) 2-station linear arrays; (2) sparse triangular arrays; (3) complex nested triangular or circular arrays; (4) all available geological control including drillhole data. While data from one site consisted of recordings from 3-component sensors, the other three sites consisted of data from vertical-component sensors only. The sites covered a range of noise source distributions, ranging from one site with a highly directional microtremor wave field, to others with distributed or omni-directional wave fields.Here, we review the results based on the different processing algorithms (e.g. beam-forming, spatial autocorrelation, seismic interferometry) as applied by the analysts to the incrementally released data, and then compare the effectiveness between the differing wave-field distributions. The results of the study will aid in building an evidence-based consensus on preferred cost-effective arrays and processing methodology for future studies of earthquake hazard site-effects and cover thickness studies in mineral exploration.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,261
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,500
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,261
Score d'incertitude au seuil0,912

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2610,500
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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