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Enregistrement W6925221471 · doi:10.17632/4byk4ycc2k

CPO_sheath_fold_dataset

2023· dataset· en· W6925221471 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueMendeley Data · 2023
Typedataset
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVisualizationFoliation (geology)Interpolation (computer graphics)Workflow3d modelSurface (topology)Linear interpolation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Folder 1. 3D modeling methods in Structural Geology represent powerful tools for a various range of applications, including (but not limited to) structural characterization, volume assessments, restoration or simply visualization of complex structural features and attitudes measurement. In this study we performed a 3D model of collected sheath fold (Alsop & Holdsworth, 2012) and related folded internal layers (here named as ‘marker’), in order to provide a detailed visualization of the geometric array and mutual relation of ductile structures. Markers are defined by metamorphic foliation resulted from minerals layering/orientation. Among those, 9 markers layers (markers 3 to 11, see Supp. Fig. 1) are clearly detectable across the sheath fold sections and slices, and were here modelled. To work within the Move environment, the model dimensions have been scaled to 1:10.000, so that 100 m in the model correspond to 1 cm. The workflow followed to develop the 3D model is summarized in Fig. 2d-h (in the main text). The first step was the mutual positioning of sections and slices in the 3D environment (Fig. 2d). Then, we picked the marker layers of sheath fold (previously interpreted by Alsop & Holdsworth, 2012) within the orthogonal sections and transversal slices (Fig. 2e). 2D picked linear features (i.e., marker layers) were 3D modelled using statistical interpolation methods (Ordinary Kriging). To simplify this procedure, the development of marker surfaces has been performed separately for the upper and the lower limbs (Fig. 2f). Individual limbs are then merged to create the 3D surfaces (Fig. 2g). Folder 2. EBSD maps with highlighted grains and vertical lines used to count subgrains for the paleo-stress calculation. Folder 3. Neutron tomography of samples taken from different domains (18a-3; 17a-5; 16a-4; 15a-8; files are available on request) and reference frame. Four specimens (15a-8; 16a-4; 17a-5; 18a-3; size ca. 15x15x15 mm) have been investigated to retrieve mineral phases 3D spatial distribution (for instrumental detailed information please refer to Garbe, et al., 2015) at ANSTO laboratory. We used the ANDOR MARANA (2048*2048) sCMOS sensor camera with the following settings: 30 µm thick Gadox scintillation screen; Pixel size: 17 mm; Step angle: 0.17°; Projection #: 1060; Exposure time: 90s; actual spatial resolution of ̴ 50 mm (Siemens star spoke target). Data have been prepared by means of Neutompy Software to correct dark and bright spots and have been processed and reconstructed by the Octopus Software for flat field normalization, flux fluctuation, and dark current correction; tilt and rotation axis correction; Fourier Back Projection Radon Transform; ring artefacts suppression in frequency and real space domains. Finally, data have been visualized and evaluated (anisotropic diffusion; unsharp masking; threshold segmentation) by means of the AVIZO Software.

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)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,296
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0050,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,298

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 Opus0,697
Tête enseignante GPT0,509
Écart entre enseignants0,188 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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