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Enregistrement W6967313842 · doi:10.5281/zenodo.10815611

Microseismic Monitoring of Tailings Dams - Evaluation of Seismic and Noise Sources

2025· dataset· en· W6967313842 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2025
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNoise (video)MicroseismSIGNAL (programming language)Natural (archaeology)Background noisePulse (music)Signal-to-noise ratio (imaging)GeophoneSignal processing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The dataset originates from the manuscript titled "Microseismic Monitoring of Tailings Dams - Evaluation of Seismic and Noise Sources," currently under submission to Brazilian Journal of Geophysics. The database is organized into four distinct categories, each serving a specific purpose: Signal: This category comprises common signals, which are likely to be observed at various stations worldwide. It includes data from both blast events and natural seismic occurrences; Site-specific Signal: These signals are unique to the specific location or a single station. They primarily consist of data obtained from pulse tests conducted at the site; Noise: Within this category, common noise sources are documented, which are also anticipated to be observed at other stations globally. The noise sources encompass mechanical disturbances such as those from backhoes, drills, excavators, and trucks. Additionally, data related to natural phenomena such as lightning, thunder, and combinations thereof (lightning accompanied by thunder) are also cataloged here; Site-specific Noise: This category comprises noise sources that are specific to the particular location or a single station. The primary source identified here is digitizer interference.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,025

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,265 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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