Pistes d’optimisation des acquisitions sismiques de proche surface en environnement complexe, applicables pour des projets géotechniques
Notice bibliographique
Résumé
L’objectif de cet article est de discuter de la possibilité de réaliser une combinaison de méthodes sismiques de surface de façon industrielle, afin d’avoir à la fois une investigation robuste en environnement complexe de part la multiplicité des méthodes, mais aussi de maitriser les coûts en restant dans un même domaine physique et donc en limitant les moyens à mettre en oeuvre. Pour cela, nous allons analyser les résultats d’une acquisition sismique exhaustive en termes de nombre de capteurs, composantes, types de sources. Les constats permettent de conclure favorablement à l’idée de réaliser une investigation robuste en environnement complexe, basée pour les reconnaissances géophysiques uniquement sur la combinaison de traitement des différentes méthodes sismiques (réflexion, réfraction, MASW), acquises avec un même dispositif de capteurs. Néanmoins, des sources spécifiques à chaque méthode restent à préconiser. Enfin, pour de grands linéaires sur des pistes, des « landstreamers » relativement longs sont utilisables.
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 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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,007 | 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 ».