Notice bibliographique
Résumé
Our understanding of the Laurentide Ice Sheet has been significantly improved by recent developments in theoretical models of ice sheets and ice dynamics, understanding of mechanisms of glacial erosion, transport and deposition, and mapping of glacial deposits and drift composition. Theoretical models have increasingly accommodated diverse glaciological, physiographic and geological factors that can affect ice flow, and have been used to reinterpret the geological record in terms of glacial processes. The glacial system of North America is described at scales from continental (thousands of square kilometres), to regional (hundreds of square kilometres), local (kilometres to tens of kilometres), and site-specific (hundreds of metres to kilometres). Drift prospecting is based on an understanding that indicators of economic mineralization recovered from glacial deposits can be traced back to their original bedrock source. Geochemical, mineralogical and lithological methods employed in the exploration for mineral deposits in glaciated terrain requires knowledge of past glacial flow direction(s), means of entrainment, and variations in the nature of glacial dispersal such as glacial sediment thickness, bedrock topography, bedrock erodibility, and basal glacial flow velocity gradient. Combined, this knowledge is used to determine the distance to the up-ice bedrock source from the identified down-ice dispersal train location. Over the last two decades, drift prospecting in northern Canada has significantly improved through the continued development of ice sheets models, and the acquisition of empirical evidence for ice-flow patterns, drift composition and glacial history. Increased attention to the dynamic nature of glacial dispersal centers and related ice-flow complexes has thus become increasingly important for mineral exploration in northern Canada.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,001 |
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.
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 ».