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Enregistrement W2075009922 · doi:10.1139/e99-064

A review of high-resolution seismic profiling across the Sudbury, Selbaie, Noranda, and Matagami mining camps

2000· review· en· W2075009922 sur OpenAlexafffundvenueabout
Erick Adam, Gervais Perron, B. Milkereit, Jianjun Wu, Andrew J. Calvert, Matthew H. Salisbury, P. Verpaelst, Denis-Jacques Dion

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Earth Sciences · 2000
Typereview
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Imaging and Inversion Techniques
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityMinistère des Ressources naturelles et des Forêts (Québec)Petrel Robertson Consulting (Canada)Geological Survey of Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésGeologySeismologyVertical seismic profileBoreholeMineral explorationHigh resolutionSynthetic seismogramSeismic refractionGeochemistryPetrologyGeotechnical engineeringRemote sensing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lithoprobe high-resolution seismic surveys have provided the first systematic images of the deep stratigraphy in four major Canadian mining camps (Noranda, Matagami, Sudbury, and Selbaie). Systematic compressional wave velocity and density measurements in deep boreholes have established that lithological contacts were the main impedance contrast imaged, although reflections from faults and deformation zones have also been observed. The strongest reflections are attributed to mafic intrusions and some sulphides and oxides. Integrating seismic, physical rock property measurements, and geological data has resulted in the revision of several geological models with direct impact on local strategies for deep mineral exploration. Mining companies have shown an interest in seismic reflection methods and this has led to several follow-up studies. The application of seismic methods to the direct detection of massive sulphides, based on physical rock property measurements, has been studied through two-dimensional and three-dimensional (3D) seismic imaging and vertical seismic profiling technologies. The challenge will now be to optimize 3D seismic imaging for mineral exploration and to improve seismic data processing by enhancing the seismic response from deep, lenticular orebodies.

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)0,003
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil0,972

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,240 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations26
Publié2000
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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