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Enregistrement W1556151864 · doi:10.1017/cbo9780511614767.013

Volcano-hosted ore deposits

2005· book-chapter· en· W1556151864 sur OpenAlexaff
H. L. Gibson

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2005
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological and Geochemical Analysis
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyGeochemistryBase metalMining engineeringFluoriteCommodityNatural resource economicsBusinessMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction, definitions, and classification Volcanic rocks host significant base and precious metal ore deposits. But what is an ore deposit? The term ore deposit is an economic, not a geological term, and refers to a naturally occurring material which can be extracted, processed, and delivered to the marketplace or technology at a reasonable profit. The term mineral deposit bears no profitability implications. Ore not only refers to metals, or metal-bearing minerals (metallic ores), but also to many non-metallic minerals valued for their own specific physical or chemical properties, such as fluorite and asbestos that are classified as industrial minerals. In this definition water can also be classified as an ore. Considering water as an ore may not be as outlandish as it first appears. With the world's supply of clean, fresh water ever decreasing, countries with an abundance of fresh water are in a position to “mine” this commodity and offer it to countries that require this resource for either agriculture or consumption. The question, in this case, is not whether it can be done but, because of environmental concerns and the potential for natural habitat destruction, should it be done? The size of an ore deposit is measured or defined by its reserves. In the case of water, reserves are measured in liters and, when dealing with geothermal energy, temperature is also an important unit of measure.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,004

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 GPT0,162
Écart entre enseignants0,147 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations10
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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