Compositional balance analysis for geochemical pattern recognition and anomaly mapping in the western Junggar region, China
Notice bibliographique
Résumé
The western Junggar region of China is endowed with considerable resources of gold, copper and chromite. Complex geological conditions and diversity deposit types could lead to various geochemical patterns and geochemical anomalies. In this study, compositional balance analysis (CoBA) is demonstrated for recognition of geochemical patterns and mapping geochemical anomalies that are closely associated with gold/copper/chromite mineralization and particular geological units in the western Junggar region. Here, CoBA was based on hierarchical cluster analysis and sequential binary partition technique, which provides a new path for intuitively distinguishing particular relationships between groups of parts that are of interest. To recognize anomalous patterns in stream sediment geochemical data that are closely associated with mineralization, 18 geochemical elements were used to construct 17 balances by means of the CoBA method, of which four key balances were selected for further investigation. Relevant geological information (e.g. mineral deposit occurrences) provides important references for interpreting and validating the results. By comparison of geochemical patterns of the square roots of Au and Cu concentrations with that of factor scores, the results indicate that the CoBA method provides straightforward and robust interpretation of stream sediment geochemical data by suppressing background patterns and enhancing anomalous patterns in the western Junggar, China.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».