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Enregistrement W2007427229 · doi:10.1144/1467-7873/06-111

On the special application of Thompson–Howarth error analysis to geochemical variables exhibiting a nugget effect

2006· article· en· W2007427229 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueGeochemistry Exploration Environment Analysis · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensAcadia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyError analysisComputer scienceGeochemistryMathematicsApplied mathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thompson–Howarth error analysis is based on the assumption that measurement error is normally distributed. As a result, geochemical variables that are not normally distributed, such as those containing rare nuggets, cannot be statistically evaluated using Thompson–Howarth error analysis unless a modification to the procedure, involving use of the group root mean square (RMS) standard deviations, is implemented that makes it independent of the normality assumption. This modification prevents samples exhibiting a positively skewed error distribution, such as that produced by a ‘nugget effect’, from having their measurement errors underestimated (biased) using conventional Thompson–Howarth error analysis. A consequence of the duplicate error analysis of ‘nuggety’ samples is that the maximum feasible relative error (of 141.2%; one standard deviation divided by the mean) may be observed in some samples. Maximum feasible relative errors for n replicates are equal to √ n . Maximum relative errors may be observed because Poisson probabilities of obtaining zero nuggets in one duplicate and one or several nuggets in another are not negligible, and thus very large grade disparities can be obtained in duplicate samples simply due to natural sampling variability. As a result, an abundance of samples exhibiting this maximum relative error is not necessarily an analytical or sample numbering error, but rather an expected consequence of sampling geological materials exhibiting large nugget effects, and may reflect relative measurement error that is larger than the maximum exhibited by duplicate samples. Consequently, if a large number of duplicate samples exhibit relative errors close to the maximum, it is likely that Thompson–Howarth error analysis of duplicate samples will underestimate the actual relative error in the data. As a result, replicate samples (where n >2) that have higher maximum relative error limits should be used to ensure that relative error estimates derived from such a Thompson–Howarth error analysis are not biased low (underestimated).

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,780
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,193 · 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