Transformation of magnetic data to the pole and vertical dip and a related apparent susceptibility transform: Exact and approximate approaches
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The dipolar character of magnetic data means that there is a high and a low associated with each source. The relative positions and sizes of these highs and lows vary depending on the magnetic latitude or the inclination of the earth’s magnetic field. One method for dealing with this complexity is to transform the data to what would be collected if the inclination were vertical (as at the magnetic pole), a process that is unstable at low magnetic latitudes. Unfortunately, remanent magnetization adversely impacts the success of this transformation. A second approach is to calculate the analytic-signal amplitude (ASA) of the data, which creates a single positive feature for each source or edge, with the shape being only weakly dependent on the inclination and the presence of remanent magnetization. The ASA anomalies can appear to be relatively broad, so features sometimes merge together on map views of the ASA. A subsequent transformation of the ASA using an appropriate transforming tilt angle can generate a magnetic field of a body that is at the pole and has a vertical dip. The transformation is exact for contacts when calculated from the first-order ASA, but the sign of the transformed data can be incorrect depending on whether you are over one edge or the other edge of a discrete source body. Another approximate transformation of the zeroth-order ASA does not have this issue and gives good results on synthetic data provided that any noise is handled appropriately. The resulting maps outline the magnetic source bodies and have amplitudes proportional to an apparent magnetic susceptibility. On field data from Black Hill, South Australia, the approximate transformation generates an image that is simple to interpret and enhances some features less obvious on other enhancements of the data.
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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 ».