MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2083256882 · doi:10.5539/jgg.v4n1p242

Radiometric Survey as a Useful Tool in Geological Mapping of Western Nigeria

2012· article· en· W2083256882 sur OpenAlexvenueno aff
A. N. Amadi, N. O. Okoye, P. I. Olasehinde, I. A. Okunlola, Y. B. Alkali, T. A. Ako, J. N. Chukwu

Notice bibliographique

RevueJournal of Geography and Geology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScintillometerGamma ray spectrometerLithologyGeologyIgneous rockImaging spectrometerSpectrometerGeochemistryRadiometric datingMineralogyRemote sensingPhysicsOpticsScintillationDetector

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gamma ray Spectrometer (DISA-300) and broadband gamma ray scintillometer (BGS-ISL) were used to evaluate the radiometric properties of rocks (Igneous, Sedimentary and Metamorphic) in parts of southwestern Nigeria. The study revealed that although the two instruments used recorded different gamma radiation value and the graphs generated by the instruments are quite similar. Based on the major peaks and troughs of the radioactivity graph, the different formations in the area were clearly delineated and these correspond approximately to the geological boundaries in the area. Lithologic characterization of the formations revealed that the concentration of radioactive elements in rock varies. Shale, clay and granites have the highest amount of gamma count (60-105) while amphibolites show the lowest gamma count (16-46). The gamma count is a function of the concentration of radioactive elements in the rock. The reading ranges from 65-85cps in the scintillometer while the spectrometer varies from 19.75-38.88cps. The difference in readings may be attributed to the higher sensitivity of the scintillometer to gamma radiation than the spectrometer. However, the two instruments display similar pattern of curves and good correlation.

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)0,001
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,488

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations11
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Geography and GeologyMême sujetGeochemistry and Geologic MappingTravaux en français237 207