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Enregistrement W2510451129 · doi:10.3997/2214-4609.201602099

SPM Discrimination in Airborne TDEM Data - A Case Study from the Maniitsoq Area, Southwestern Greenland

2016· article· en· W2510451129 sur OpenAlexaff
Nasreddine Bournas, Geoffrey Plastow, Alexander Prikhodko, Karl Kwan, Jean M. Legault, Paolo Berardelli, Scott M. Taylor

Notice bibliographique

RevueProceedings · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysical and Geoelectrical Methods
Établissements canadiensNickel Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBedrockGeologyGradiometerMaghemiteGeomorphologyMagnetiteRemote sensingPaleontologyMagnetometer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary SPM effects, which are mainly caused by fine-grained iron particles such as maghemite and magnetite constitute a geological noise in modern airborne transient Time Domain EM (TDEM) systems. Therefore, their identification and discrimination is important when exploring for bedrock conductors associated with metallic mineralisation such as nickel and sulphides. In the transient TDEM data, they are manifested by a power law decay fit at mid-late time close to -1. In this paper, we describe other approaches for identifying and discriminating SPM anomalies observed in the transient TDEM data from Greenland, including a) innovative dual-EM receiver configuration (vertical EM gradiometer), and b) a multiple criteria pattern recognition approach, based on maximum likelihood algorithm. As a result, many SPM-related detected by airborne TDEM surveys were identified and were hence discriminated from further follow-up. Diamond drill testing in 2016 performed on selected targets that were categorized as non-SPM related, has confirmed their link to bedrock conductors and sulphide 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 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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,332
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,205 · 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'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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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