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Enregistrement W2019444518 · doi:10.4081/arc.2013.e2

Reassessment of elemental concentration data of sediments from the western delta of the Nile River

2013· article· en· W2019444518 sur OpenAlexaff
Kostalena Michelaki, R. G. V. Hancock

Notice bibliographique

RevueOpen Journal of Archaeometry · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrincipal component analysisNile deltaBivariate analysisSortingMineralogyDeltaNeutron activation analysisGeologyMathematicsStatisticsEnvironmental scienceChemistryWater resource managementEngineeringAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study re-examines geochemical data produced by instrumental neutron activa- tion analysis (INAA) of sixty-two fired clay sed- iment samples from the western Nile delta in Egypt. The goal is to assess the strengths and weaknesses of principal component analysis (PCA) and bivariate data splitting (BDS), two widely used data analysis methods, in success- fully sorting differing sediment chemistries. Both PCA and BDS are performed using vari- ous data formats [i.e. original, calcium (Ca)- corrected, scandium (Sc)-normalized, or loga- rithmically (log10) transformed]. Both PCA and BDS are shown to sort differing chemistries well. While PCA has the advantage of speed, BDS has the advantage of providing specific chemical clarity and the opportunity to assess the degree of sand dilution more precisely. In PCA, the data format is semi-immaterial, while in BDS, different formats of the data may hin- der, rather than enhance, data interpretation, depending on the questions being asked.

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 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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil0,724

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,253 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations7
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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