Notice bibliographique
Résumé
Geographic information systems not only suppty the tools for building and accessing a multi', map gioscientific database, they can also providc the computing platform for developing and testing mineral potential modets. In general, such modcls are algoithms for combining multi' pte tnput maps (geologt, geophysics, geochemistry) to produce an ouq)fi map of mineral potential, in some cases with an associated unceftainty map. In relatively well-explored regions, with an abundance of lonwn mineral showings, predictive mineral potential modelling can use either regression techniqtes or a new Bayesian method known as 'weights of evidence' modelling. For uannple, gold potential in the Meguma ter' rane, Nova Scotia has been mapped by combining weights of evidence from lithologl, distance to contads and stntctures, with lake-sediment and biogeochemical signatures. Areas where the estimate of mineral potential is uncertain orc maskcd out. The model not onty predicts all the important gold districts, but also shows when areos of high potential occur with no lcttown mineralization. For the Star Lake areg with too few sites of lonwn mineralization for statistical predictive modelling expert opinion can be used to Benerole a seies of tial models. The 'weights of evidence'framewoik can still be use4 but instead o/measu'ig the overlap relationships of Ionwn occunences with the predictor map6 the upeft is asked fo estimate these relationships, The modelting tanguage and interactive graphical display of the geographic information system facititate the uperimentation with a variety of modcls. These expeiments yield a seies of mineral potential maps; the tnaps are neither 'right' nor Tvrong', but simply products of the assumptions, similar to Chamberlin's multiple wo*ing hypotheses, and aid the e.xploration pnocess.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,006 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».