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Enregistrement W2770450738

Performance Evaluation of Equipment Used for Volumetric Water Content Measurements

2017· article· en· W2770450738 sur OpenAlexfundno aff
Abdelkabir Maqsoud, Philippe Gervais, Bruno Bussière, Vincent Le Borgne

Notice bibliographique

RevueDepositum (Université du Québec en Abitibi-Témiscamingue) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeophysical Methods and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaIAMGOLDPolytechnique Montréal
Mots-clésTailingsSulfurReflectometryWater contentChemistrySulfideMineralogySulfide mineralsEnvironmental chemistryEnvironmental scienceAnalytical Chemistry (journal)PyriteTime domainGeologyComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Various methods can be used to evaluate in situ volumetric water content; however, when continuous measurements are required, only dielectric methods can be used. For equipment based on these methods, in the mining environment and particularly in environments having high sulfide contents (or acid-generating minerals), the accuracy of measurements can be affected by the chemistry of the solid and liquid phases. To evaluate the real impact of water chemistry and mineralization on volumetric water content measurement, three instruments were tested on five materials with varying sulphur contents and two types of water mineralization. \n \nThe results of these investigations show that: i) increasing sulfur content of mine tailings increases the response output of the tested probes; ii) the obtained volumetric water contents are systematically higher than the real volumetric water contents obtained gravimetrically; iii), time-domain reflectometry probes are able to provide measurements in materials with high sulphur contents; and iv) 5TM and GS3 probes are not suitable for use in reactive materials with higher sulphur contents.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,194 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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