Notice bibliographique
Résumé
“ … geostatistics is of real potential if it is reconciled with the geology of the deposit” (King et al., 1982). Resource/reserve estimation is too often viewed as a set of recipes when it is in reality an intellectual undertaking that varies from one case to another. Even the estimation of two different deposits of the same type can involve significantly different procedures. We undertake an estimation study with limited information that represents perhaps 1/100,000 of the deposit in question. The information base, however, is larger than we sometimes think, including not just general geology and assay data, but information from other sources such as sampling practice, applied mineralogical studies, geophysical and geochemical survey data, and a range of engineering information – all of which contribute to the development and implementation of an estimation procedure. The use of such varied data demands that the opinions of a range of experts be taken into account during estimation. Increasingly, it is becoming more difficult for a single person to conduct a comprehensive resource/reserve estimation of a mineral deposit. Clearly, all sources of information must be considered in reasonable fashion if a mineral inventory study is to be professionally acceptable; it is morally unacceptable to provide an estimate that is seriously in conflict with pertinent data. Of course, it must be recognized that even with the best of intentions, procedures and abilities, errors will be made. After all, 99,999/100,000 of the deposit must be interpreted from widely spaced control sites.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,372 | 0,230 |
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 ».