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Enregistrement W2319732828 · doi:10.1144/geochem2013-222

Duplicate sampling and the retention of archival diamond drill-core: no longer a contradiction

2014· article· en· W2319732828 sur OpenAlexaff
Cliff Stanley

Notice bibliographique

RevueGeochemistry Exploration Environment Analysis · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensAcadia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiamondContradictionCore (optical fiber)Sampling (signal processing)DrillGeologyMining engineeringGeochemistryComputer scienceMaterials scienceMetallurgyComposite materialPhilosophyTelecommunicationsEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Geoscientists undertaking mineral exploration sometimes are provided with historic geological and geochemical information about a prospective mineral deposit that they would like to use in a modern mineral resource assessment. Unfortunately, these historic datasets may lack critical information describing the quality of the data, such as duplicate samples, that are required under today’s disclosure regulations. As a result, geoscientists sometimes need to generate such data quality information after the fact ( a posteriori ). This contribution describes how duplicate samples can be obtained from historic drill-core to provide an unbiased assessment of grade and measurement error, as well as ensuring equivalent geostatistical ‘support’ in all samples, while at the same time retaining at least one quarter of the drill-core in archive for all sample intervals. It also describes an alternative method that can be applied to unsampled drill-core ( a priori ) to acquire unbiased grade and measurement error estimates, ensure equal sample support, while at the same time retaining half of the drill-core in archive.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,876
Score d'incertitude au seuil0,487

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 GPT0,203
Écart entre enseignants0,182 · 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'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

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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