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Enregistrement W2135806913 · doi:10.2113/gsecongeo.103.8.1657

Density Segregation of Minerals During High-Velocity Transport Over a Rough Bed: Implications for the Formation of Placers

2008· article· en· W2135806913 sur OpenAlexafffundabout
J. M. Saxton, Philip Fralick, U.S. Panu, K. Wallace

Notice bibliographique

RevueEconomic Geology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological formations and processes
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésGeologyMineralogyMaterials scienceGeochemistryEconomic geographyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Preferential accumulation of minerals with high densities forming placer deposits in longitudinal bars of braided rivers relies on the segregation of this denser material from the quartz and feldspar sands dominating sediment in transport. Flume experimentation conducted on mixtures of quartz, pyroxene, magnetite, and lead sand transported over rough cobble beds demonstrated that the sand distribution was more uniform above the bed than theory predicted. The deviation from theory was inversely proportional to the density of the mineral. Fall velocity was not a good predictor of the amount of a mineral species carried in suspension, as coarse-grained quartz dominated the suspension population in the flume runs where lead was a major constituent in the traction population, even though the quartz had a greater fall velocity. Applying these results to placer deposits indicates that during flood events, even the smaller dense minerals and especially the super-dense minerals will be transported with the gravel and cobble load, whereas the quartz and feldspar will be spatially segregated during transport and temporally and spatially segregated during deposition. This mechanism of placer formation is capable of creating the types of deposits present in orebodies and showings such as the uraniferous paleoplacers at Elliot Lake, Canada, and the gold-bearing longitudinal bars in the Witwatersrand.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,526

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations15
Publié2008
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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