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Enregistrement W2771757221 · doi:10.17576/jsm-2017-4609-22

Pencirian Mikroskopi Butiran Kuarza Laut Cetek Muara Sungai Kelantan Hingga Pelantar Benua Laut China Selatan, Semenanjung Malaysia

2017· article· ms· W2771757221 sur OpenAlexaff
Nurul Afifah Mohd Radzir, Che Aziz Ali, Kamal Roslan Mohamed

Notice bibliographique

RevueSains Malaysiana · 2017
Typearticle
Languems
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological and Geophysical Studies
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChinaGeographyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Characterization of quartz grains by using scanning electron microscopy (SEM) has identified several quartz types with different textures and morphologies. By using this method, six types of quartz grains have been identified which are quartz type A, B, C, D, E and F based on textures and morphologies recorded during transportation (mechanical processes). The six types of quartz are the results of two factors which are genetic of quartz and mechanical processes during transportation. As a result of the distribution of this factors, two suites of detrital quartz was discovered which are province I and province II. Province I is characterised by distribution of low energy with poor mechanical processes and consists of recent sediments which was transported by the Sungai Kelantan. The recent sediments showed smooth to moderate rough surface texture with V marks size <2 m or absent and have rounded to angular grain shape. Meanwhile, province II is characterised by moderate to high mechanical processes and sediments are represented by a mixture of recent and relict sediments which is known as marine sub-arkosic components that has been deposited since 5000 cal. yr. BP. The marine sub-arkosic components undergone some excessive mechanical processes that produces rough surfaces textures, V marks structure with size <2 m to >2 m, high abrasion on the surface of quartz and rounded to nearly spherical morphology.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,008

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,210 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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