Notice bibliographique
Résumé
nomic geology) has greatly evolved since its inception in the late 19th century, and has subsequently been strongly influ-enced by mining discoveries. It is a sci-ence that has moved from a descriptive phase to a deeper understanding of ore-body genesis. As a result, deposit types are increasing in number, classification systems are improving, and we are beginning to recognize how spatial and temporal distributions relate to plate tec-tonic mechanisms. Our understanding of ore-forming mechanisms has broad-ened, thanks, in part, to widely available isotopic dating methods and to advances in analytical techniques that determine the ore-element sources, transport con-ditions and depositional processes. It also appears that the climate and funda-mental geodynamic processes (i.e. man-tle plumes) play important roles in ore-deposit formation. SOMMAIRE La science des gîtes minéraux (métal-logénie) s’est beaucoup développée depuis sa création à la fin du XIXème siècle, et a été fortement influencée par les découvertes minières. On est passé de la description à la compréhension des gisements, avec une augmentation du nombre de type, de meilleures classifica-tions et les débuts d’une compréhension des distributions spatiale et temporelle en liaison avec les mécanismes de la tec-tonique des plaques. Les mécanismes de formation ont été mieux compris, en partie grâce aux nombreuses datations isotopiques disponibles, et aux progrès dans l’analyse des processus de source, de transport, et des conditions de dépôt. Le climat et les processus de crises géo-dynamiques (plumes mantelliques) sem-blent jouer un rôle significatif dans la formation des gisements.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,007 |
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 ».