Reliable linear transformation of pseudo-pole-pole electrical resistivity datasets
Notice bibliographique
Résumé
With a given fixed array of electrodes, a very large number of four-electrode measurements can be made. However, most of the possible measurements are not linearly independent, indicating that a smaller number of measurements can be made in order to save time, and the results of other measurements can be calculated later. In some cases, this calculation process can amplify measurement errors and so a robust quality control criterion is needed. In the past, it has been demonstrated that pole-pole, pole-dipole and pseudo-pole-dipole data can be used as a basis for calculating other measurements. In this study, we consider pseudo-pole-pole datasets as a basis. We define a pseudo-pole-pole array as one in which there is always a fixed current and potential reference electrode, but these reference electrodes are not necessarily far from the rest of the measurement array. We show that all four-electrode measurements can be easily calculated from pseudo-pole-pole data in ways that are similar to pole-pole data. We additionally show that good quality pseudosections and inversion results can be recovered from transformed data from pseudo-pole-pole data, especially for transformed data in configurations similar to the Wenner-α array. We also show that independent normal and reciprocal four-electrode measurements can be calculated for each four-electrode array and the comparison of these can be used as a quality control criterion. Our results show that a comprehensive dataset can be easily acquired from a pseudo-pole-pole survey which gives the geophysicist almost complete freedom of choice of array type to use in inversions.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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.
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 ».