MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2152191121 · doi:10.5194/npg-18-161-2011

Multi-scale interactions of geological processes during mineralization: cascade dynamics model and multifractal simulation

2011· article· en· W2152191121 sur OpenAlexaffabout
Le Yao, Qiuming Cheng

Notice bibliographique

RevueNonlinear processes in geophysics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesChina University of Geosciences
Mots-clésMultifractal systemMineralization (soil science)CascadeGeologyFractalSoil scienceChemistryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Relations between mineralization and certain geological processes are established mostly by geologist's knowledge of field observations. However, these relations are descriptive and a quantitative model of how certain geological processes strengthen or hinder mineralization is not clear, that is to say, the mechanism of the interactions between mineralization and the geological framework has not been thoroughly studied. The dynamics behind these interactions are key in the understanding of fractal or multifractal formations caused by mineralization, among which singularities arise due to anomalous concentration of metals in narrow space. From a statistical point of view, we think that cascade dynamics play an important role in mineralization and studying them can reveal the nature of the various interactions throughout the process. We have constructed a multiplicative cascade model to simulate these dynamics. The probabilities of mineral deposit occurrences are used to represent direct results of mineralization. Multifractal simulation of probabilities of mineral potential based on our model is exemplified by a case study dealing with hydrothermal gold deposits in southern Nova Scotia, Canada. The extent of the impacts of certain geological processes on gold mineralization is related to the scale of the cascade process, especially to the maximum cascade division number nmax. Our research helps to understand how the singularity occurs during mineralization, which remains unanswered up to now, and the simulation may provide a more accurate distribution of mineral deposit occurrences that can be used to improve the results of the weights of evidence model in mapping mineral potential.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,237 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations9
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNonlinear processes in geophysicsMême sujetGeochemistry and Geologic MappingTravaux en français237 207