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Enregistrement W2290344858 · doi:10.14288/1.0053176

Mineralogy and computer-orientated study of mineral deposits in Slocan City Camp, Nelson Mining Division, British Columbia.

2011· article· en· W2290344858 sur OpenAlexaboutno aff
John Orr

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyDivision (mathematics)MineralArchaeologyMining engineeringMineralogyGeochemistryHistoryMetallurgyMaterials scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Slocan City mineral deposits are "dry" fissure types (Cairnes, 1934, p.114) consisting of high grade silver veins in quartz, with minor amounts of lead and zinc. These veins, almost all in Nelson plutonic rocks, occur in an area of approximately 100 square miles along the eastern margin of Slocan Lake. Mineralogical analysis revealed a definite concentric zoning in the camp; a pyrite halo with high gold values surrounds a core of galena and sphalerite with high silver values. The most commonly occurring minerals in order of deposition are: pyrite, sphalerite, chalcopyrite, gold, tetrahedrite, galena, silver, ruby silvers, and argentite. Quartz is the dominant gangue mineral, with small amounts of calcite, siderite, barite, and fluorite generally concentrated in the central zone. Publically available production data for 73 mineral deposits, and geological and mineralogical data obtained from field and laboratory studies,were organized in a computer-processible data file. Methods used to investigate the usefulness of such a file for both academic and practical purposes include: computer generated plots and contour maps, correlation studies, trend surface analysis, multiple regression, and chi square analysis. Computer contour plots and trend surface analysis were rapid means of analyzing lateral zoning of average metal grades and ratios. Patterns obtained substantiated the mineral zoning which was based on data from appreciably fewer mineral deposits. Multiple stepwise regression showed that value of a deposit (estimated by total production in tons) is dependent on average grades of lead and zinc, and volume percentage total sulphides. Consequently, the tonnage potential of a prospect might be predictable within specified limits from a single bulk sample and a brief geological examination. Chi square analysis showed that relatively large deposits are characterized by a more-or-less northeasterly strike and the presence of small amounts of barite and carbonate gangue. The ease and rapidity with which proven statistical techniques can be applied to the mass of informal ion in a computer-processible data file gives great scope and practicality to the concept.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,174
Écart entre enseignants0,160 · 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

Citations2
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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