Traditional and novel geochemical extractions applied to a Cu–Zn soil anomaly: a quantitative comparison of exploration accuracy and precision
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Partial extractions have been employed and promoted as geochemical exploration tools, but assessment of performance is infrequently undertaken. Minimum probability statistics were used to quantitatively compare twelve extractions and document the level of exploration precision and accuracy. These methods were valuable in comparing the different digestion methods, identifying the best performance level and determining an appropriate geochemical threshold for future exploration. Eight ‘conventional’ reagents were tested, namely ‘four-acid’, aqua regia, bacterial leach (LocatOre ® ), Genalysis ® proprietary leach (TL3), cold hydroxylamine hydrochloride, Mehlich I reagent, hydrogen peroxide, deionized water, together with four new digestible digests (Coke ® , Pepsi ® , Diet Coke ® and a Tempranillo red wine). These tests involved analysis of thirty ® leach and the hydroxylamine hydrochloride leach performed the best in terms of both accuracy and precision. The new extractions were particularly effective for Cu, whereas the hydroxylamine hydrochloride leach was best for Zn. The Coke ® , Pepsi ® and Diet Coke ® extractions exhibited some buffering effects. In contrast, the Tempranillo wine is exceptionally well buffered and the most robust of the new digestions. Results indicate that even over marginally anomalous soils, many partial extraction techniques will confidently identify the location of mineralization. The use of expensive and proprietary procedures may not produce any better result than using standard reagents or even common beverage solutions as soil extraction reagents.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».