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Enregistrement W4391427971 · doi:10.1190/tle43020084.1

Opportunities for open-source software to accelerate research in applied geophysics

2024· article· en· W4391427971 sur OpenAlexaff
Lindsey J. Heagy, Seogi Kang, Joseph Capriotti, Dominique Fournier, Rowan Cockett, Douglas W. Oldenburg

Notice bibliographique

RevueThe Leading Edge · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysical and Geoelectrical Methods
Établissements canadiensMira Geoscience (Canada)University of British ColumbiaCanmore Museum and Geoscience CentreUniversity of British Columbia Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOpen sourceOpen source softwareSoftwareComputer scienceData scienceSoftware engineeringProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The potential for open-source software and open-science practices to accelerate research in applied geophysics and thereby contribute to solutions of geoscientific problems impacting society is considered. We provide context on the definition of open source and give a brief history of open-source software in applied geophysics. Drawing from our experience on the SimPEG project, which develops software for simulation and inversion of geophysical data, we provide two examples where research was accelerated because of open-source software. These include the reuse of regularization methods for different geophysical problems (magnetics and time-domain electromagnetics) and the combination of multiple geophysical data types in joint inversions. We also provide an example where research code was repurposed for education and humanitarian projects. Each of these examples was made possible because of the availability of code and the practices adopted by the community of collaborators involved in the project. We conclude with our perspective on how practices adopted by open-source communities that enable collaboration among researchers with different backgrounds, skills, and interests can be applied more broadly in research. This will ultimately increase the use and effectiveness of geophysics in helping solve applied problems.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,985
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,290
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,096 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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