O limite de resolução na inversão de SEV: uma análise qualitativa
Notice bibliographique
Résumé
Brasileira de Geofísica Este texto foi preparado para a apresentação no II Simpósio de Geofísica da Sociedade Brasileira de Geofísica, Natal, 21-23 de setembro de 2006.Seu conteúdo foi revisado pela Comissão Tecno-científica do II SR-SBGf, mas não necessariamente representa a opinião da SBGf ou de seus associados.E proibida a reprodução total ou parcial deste material para propósitos comerciais sem prévia autorização da SBGf.____________________________________________________________________ Resumo O presente trabalho faz uma análise qualitativa do limite de resolução da inversão de SEV na presença de ruído.Para tal, implementamos um método de inversão híbrido, combinando o método global VFSA com o método local clássico de Gauss-Newton.Analisamos dois modelos sintéticos clássicos da literatura: o modelo simples e de baixa resolução de Inman, de apenas três camadas, e o modelo de Gai-Shan, de cinco camadas, com variações sensíveis da espessura e da resistividade.Os resultados mostraram que, para o modelo simples de Inman, a estabilidade da inversão é mantida mesmo na presença de ruído de 20%.Já o modelo de Gai-Shan só foi recuperado para os ensaios sem ruído.Na presença de ruído foi verificada uma forte instabilidade na inversão.Esta instabilidade indica claramente que existe um limite de resolução na inversão de SEV.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,041 | 0,150 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».