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Enregistrement W2184365362

Applying the Concept of 'Holistic' Basin Analysis to Unconformity-related Uranium Prospects in Under-explored Paleoproterozoic Basins

2010· article· en· W2184365362 sur OpenAlexaffabout
Steve R. Beyer, Kurt Kyser, Eric E. Hiatt, Chris Pettman, Ian A. Fraser

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyUnconformityStructural basinSedimentary basinSedimentary basin analysisUranium oreDiagenesisSedimentologyGeochemistryMineral resource classificationSedimentary rockPaleontologyEarth scienceUranium
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Sedimentary basins of nearly all ages host economic petroleum and mineral resources. Exploration for the next generation of concealed, sedimentary-hosted mineral deposits that lack clear surface geochemical or geophysical anomalies, and the evaluation of under-explored or unproven basins will benefit from what has been termed ‘holistic’ basin analysis (Kyser, 2007; Kyser and Cuney, 2008). Holistic basin analysis integrates aspects of sedimentology and sequence stratigraphy, geochemistry, geochronology, and additional disciplines to determine how the basin evolved with respect to diagenesis and fluid composition, when major geological events that may have triggered fluid movement in the basin occurred, and what exploration strategies would be effective to discover a deposit. This methodology has recently been applied to the Paleoproterozoic Athabasca Basin, Canada (Cloutier et al., 2009; Alexandre et al., 2009) and McArthur and Mt. Isa Basins, Australia (Southgate et al., 2006; Kyser, 2007) that host uranium and base metal deposits, resulting in illumination of some of the critical factors necessary to produce economic mineralization.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,225 · 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'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

Citations0
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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