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Enregistrement W2101281105 · doi:10.1144/1467-7873/07-156

Quantitative assessment of the success of geochemical exploration techniques using minimum probability methods

2008· article· en· W2101281105 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueGeochemistry Exploration Environment Analysis · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensAcadia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceEnvironmental scienceGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hypergeometric statistics have been used to establish a quantitative measure of performance for geochemical exploration techniques over known mineral showings. An alternative and complementary measure of exploration performance is geochemical contrast, which determines how convincing or compelling a geochemical result is. Using the identical philosophy employed to assess exploration ‘accuracy’, the Student's t distribution is used to create a quantitative measure of ‘geochemical contrast’. First, thresholds are selected to separate anomalous and background populations. Then, Student's t test statistics for each of these sets of anomalous and background samples are calculated, and the Student's t probability is determined for the highest test statistic. This probability describes the chance that the anomalous and background populations were derived from the same underlying distribution. If this probability is low, then the concentrations of the anomalous and background samples are very different, and high geochemical contrast exists. If this probability is high, the alternative is true. As a result, this approach can be used to quantitatively compare the geochemical contrast of competing exploration techniques. Furthermore, because both of these ‘accuracy’ and ‘geochemical contrast’ measures are probabilities that vary inversely with exploration performance, their joint probability (their product) can be used to collectively rate the performance of exploration techniques.

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.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,461
Score d'incertitude au seuil0,753

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,256 · 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