An overburden thickness model for Lac de Gras and Aylmer Lake, Northwest Territories, Canada
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Please click here to download the map associated with this article. Much of northern Canada is covered by variable thicknesses of surficial sediment. Geological maps portray these sediments using subjective terminology such as till, marine sediments, esker or organics etc. surficial sediment and bedrock geology units are primarily derived from air photo interpretation. In the Lac de Gras and Aylmer Lake area of the Canadian Northwest Territories, there is limited primary depth-to-bedrock information, and thus a traditional overburden thickness model is difficult to acquire. A model can however be developed using inferred unit thickness information obtained from published 1:125,000 surficial geology maps and a digital elevation model. The modelling process is based on the construction of a bedrock elevation database that is subtracted from a digital elevation mode to provide an overburden thickness. The bedrock elevation database is derived by assigning each surficial unit an approximate thickness and subsequently subtracting this thickness from the each cell of the digital elevation mode. The resulting dataset represents a best approximation of the buried bedrock surface with a cell size determined by the digital elevation mode. This model may be used for a number of applications such as planning regional geophysical or geochemical surveys where data quality is affected by variable overburden thickness.
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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 | 0,001 | 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 découle