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Enregistrement W2793068733 · doi:10.1071/aseg2018abp079

Petrophysical Characterisation of South East Dome Copper Gold Deposit, Northwest Zambia

2018· article· en· W2793068733 sur OpenAlexaff
Adouley Guirou

Notice bibliographique

RevueASEG Extended Abstracts · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysical and Geoelectrical Methods
Établissements canadiensAssociation for Canadian and Québec Literatures
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetrophysicsGeologyDome (geology)CopperMagnetotelluricsInduced polarizationBoreholeRadiometric datingGeochemistryMineralogySeismologyGeomorphologyGeophysicsElectrical resistivity and conductivityPaleontologyPorosityGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The katangan sequence of the domes region in Northwest Zambia has delivered major copper-gold mines such as Kansanshi, Lumwana and Kalumbila, making it a prime area for exploring sediment hosted copper. Kansanshi with its 750Mt @ 0.74% Cu and 0.13g/t Au is among major copper-gold producer in Africa. SE dome a satellite deposit of Kansanshi was recently explored and drilled out with a significant input from both surface and borehole geophysics surveys including airborne magnetic and radiometric, airborne electromagnetic (AEM), natural source audio-magnetotelluric (NSAMT), Sub audio magnetics (SAM), induced polarization (IP) and 2D seismic profiles and downhole acoustics and radiometric . Systematic physical property data such as magnetic susceptibility, specific gravity, resistivity and IP have been measured on cores. This paper intends to integrate and visualize the data in order to fully characterize the deposit.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0010,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,214 · 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.

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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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