Notice bibliographique
Résumé
Separating the fields produced by sources at different depths is a common requirement in the interpretation of potential field data. Approaches to this problem are generally data- or model-based. Data-based methods require clear linear segments in the logarithmic power spectrum of the data corresponding to different components of the field. Various types of filters can then be designed to carry out the separation. When the logarithmic power spectrum shows no identifiable linear spectral segments, other approaches are necessary. We outline a model-based method that does not depend on power-spectral information but requires independent estimates of the average depths of the source distributions, e.g., from seismic interpretations. An ensemble of models using fractal source distributions is computed based on these known values, and filter parameters are determined that produce the closest fit (in a least-squares sense) to the theoretical fields that each source distribution generates. This approach is used to separate basement effects from intrasedimentary sources in magnetic data collected over the Colville Hills, Northwest Territories, Canada. Seismic data interpretation places crystalline basement at ∼10 km depth and an intrasedimentary basaltic layer at ∼2 km. Our approach results in an optimal separation filter with a cutoff wavelength of ∼12 km that appears to provide an effective separation of the two source effects.
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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 ».