Glacial dispersal IM plume library, data entry reference manual
Notice bibliographique
Résumé
Much of Canada has been sampled for indicator minerals to support mineral exploration activities. The application of indicator mineral techniques for exploration in glaciated terrains accelerated through the 1980s and 1990s as the potential for diamond deposits in the Canadian Shield attained broader appreciation and exploration success increased. Following the 1991 discovery of the Ekati deposit in the Lac de Gras area interest in indicator minerals increased enormously and there was an increased recognition of the need to better understand indicator mineral distribution in glacial deposits. Subsequently there have been a number of notable publicly funded initiatives to support centralized indicator mineral databases (e.g. Kimberlite Indicator Diamond Database - KIDD). There has also been an increased interest in applying indicator mineral techniques to the search for other commodities. Nevertheless, integration of the controls that glacial processes exert on indicator mineral dispersion remains poorly developed. To address this issue the subproject on indicator minerals within the Target Geoscience Initiative 4 (TGI-4) is developing an Indicator Mineral Dispersal Atlas for selected regions and dispersal datasets in Canada. A preliminary activity has been to compile the published literature on indicator minerals and develop a library (database) of reference material for integration with other geoscience datasets. This report documents the structure and workflow developed for data entry and export from this library that uses Microsoft Access, Google Earth, and ArcInfo.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,267 | 0,233 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».