Probabilistic multiphysics inference with flexible coupling and data covariance estimation
Notice bibliographique
Résumé
We consider combining complementary information contained in multiple data types recorded from distinct physical processes interacting with the Earth’s subsurface. Such multiphysics inference of non-invasive geophysical observations can improve the resolution of Earth structure and processes, but is plagued by many subjective choices that practitioners are commonly required to make. We present the method of probabilistic multiphysics inference that employs Bayesian statistics to overcome several requirements for subjective choices. To ensure appropriate data weights, full data covariance matrices are estimated during Markov chain Monte Carlo sampling. The layering structure of the subsurface is estimated with flexible coupling, where the number of homogeneous layers is treated as unknown and the number of geophysical parameters for each layer are unknown. The latter permits flexible coupling such that parameters for different physical processes are not required to share the same layering structure, which avoids over-parametrization. We consider two examples with elastic and electromagnetic waves. In the first example, the thicknesses of shallow (tens of meters) active and permafrost layers are better constrained by probabilistic multiphysics inference. The second example resolves cratonic structure, with reduced uncertainty of a sedimentary basin and for the depth of the lithosphere-asthenosphere boundary. [Work supported by an NSERC Discovery Grant.]
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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 | 0,014 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».