MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2321243231 · doi:10.1071/aseg2012ab232

Electrical Properties of Magnetite- and Hematite-Rich Rocks and Ores

2012· article· en· W2321243231 sur OpenAlexaff
Lisa Vella, D.W. Emerson

Notice bibliographique

RevueASEG Extended Abstracts · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysical and Geoelectrical Methods
Établissements canadiensTeck (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHematiteMagnetiteGeologyIron oxide copper gold ore depositsMineralogyGrain sizeIron oreGeochemistryMaterials scienceMetallurgyQuartz

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SummaryMagnetite and hematite are common iron-oxides, being found in sedimentary, metamorphic and igneous environments and being associated with a wide variety of deposits styles, including orogenic gold, iron-oxide copper-gold and iron-ore deposits. While the magnetic and mass properties of magnetite and hematite have been comprehensively studied, there is relatively limited published information on their electrical properties, although anecdotally, it would appear that many geophysicists have encountered the situation in which their ‘highly prospective’ EM or IP anomaly has turned out to be the result of barren magnetite, and/or hematite.In 1994, Emerson and Yang extensively studied the electrical properties of magnetite-rich rocks as part of AMIRA project P416. Eight sponsor companies contributed a variety of samples for laboratory measurements of mass, magnetic, galvanic electrical, electromagnetic and induced polarisation properties. A petrological study was also carried out. The electrical properties of hematite have been similarly investigated on behalf of individual companies.This work has demonstrated that sulphide-free, magnetite- and/or hematite-rich rocks can be moderate to good conductors and also exhibit a measurable IP response. And in some cases, electrical anisotropy may be significant. The electrical behaviour of magnetite and hematite is related to factors such as quantity, grain size and texture and their electrical response can be considerably enhanced by relatively small amounts of sulphides, such as chalcopyrite. Field examples are presented confirming laboratory observations.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations25
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueASEG Extended AbstractsMême sujetGeophysical and Geoelectrical MethodsTravaux en français237 207