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Enregistrement W4225609738 · doi:10.1007/s10950-021-10042-z

Seismic site characterization with shear wave (SH) reflection and refraction methods

2022· article· en· W4225609738 sur OpenAlexafffund
James A. Hunter, H Crow, William J. Stephenson, A J -M Pugin, Robert A. Williams, James B. Harris, Jack K. Odum, Edward W. Woolery

Notice bibliographique

RevueJournal of Seismology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Waves and Analysis
Établissements canadiensGeological Survey of Canada
Organismes subventionnairesU.S. Geological SurveyGovernment of Canada
Mots-clésSeismologyGeologySeismic refractionReflection (computer programming)RefractionShear (geology)Vertical seismic profileShear wavesSeismic waveSurface wavePassive seismicSynthetic seismogramGeophysicsHydrogeologyGeotechnical engineeringOpticsPhysicsPetrologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Reflection and critically refracted seismic methods use traveltime measurements of body waves propagating between a source and a series of receivers on the ground surface to calculate subsurface velocities. Body wave energy is refracted or reflected at boundaries where there is a change in seismic impedance, defined as the product of material density and seismic velocity. This article provides practical guidance on the use of horizontally propagating shear wave (SH-wave) refraction and reflection methods to determine shear wave velocity as a function of depth for near-surface seismic site characterizations. Method principles and the current state of engineering practice are reviewed, along with discussions of limitations and uncertainty assessments. Typical data collection procedures are described using basic survey equipment, along with information on more advanced applications and emerging technologies. Eight case studies provide examples of the techniques in real-world seismic site characterizations performed in a variety of geological settings.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,244 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations24
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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