Mapping of apparent magnetic susceptibility and the identification of fractures: A case study from the Eye-Dashwa Lakes pluton, Atikokan, Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In situ magnetic-susceptibility measurements are only possible on outcrops, which are often limited by overburden and water bodies. An alternative approach is to derive an apparent susceptibility map from total-magnetic-intensity (TMI) surveys, which was done in this study for the Eye-Dashwa Lakes pluton near Atikokan, Ontario. Susceptibility logs of cores directly link alteration to systematic changes in the amount and composition of magnetic minerals. The surficial distribution of alteration zones was originally estimated from a limited number of in situ magnetic-susceptibility measurements. Here, through forward modeling of the TMI data set, susceptibility data are used to validate the apparent susceptibility data set. The modeling accounts for the bathymetric surface of all lakes that cover the area. A two-step process of bulk and local-scale modeling was used to estimate apparent susceptibility patterns. Bulk magnetic susceptibility is used as an indicator of overall alteration content, and local-scale apparent magnetic-susceptibility values are computed using a forward-modeling routine. The new apparent magnetic data set indicates northwest and northeast linears, which are the same as those seen in previous studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».