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Enregistrement W2964537679 · doi:10.1017/s1431927619004732

Application of Innovative Geochemical and Mineralogical Techniques to Understanding the La Victoria Epithermal Gold Deposit, Peru

2019· article· en· W2964537679 sur OpenAlexaffabout
Kelsey L. Rozon, Neil R. Banerjee, Lisa L. Van Loon, Bill Pearson

Notice bibliographique

RevueMicroscopy and Microanalysis · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLibrary scienceArchaeologyHistoryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Journal Article Application of Innovative Geochemical and Mineralogical Techniques to Understanding the La Victoria Epithermal Gold Deposit, Peru Get access Kelsey L Rozon, Kelsey L Rozon Department of Earth Sciences, Western University, London, ON, Canada Search for other works by this author on: Oxford Academic Google Scholar Neil R Banerjee, Neil R Banerjee Department of Earth Sciences, Western University, London, ON, Canada Corresponding author: neil.banerjee@uwo.ca Search for other works by this author on: Oxford Academic Google Scholar Lisa L Van Loon, Lisa L Van Loon Department of Earth Sciences, Western University, London, ON, CanadaLISA CAN Analytical Solutions Inc., Saskatoon, SK, Canada Search for other works by this author on: Oxford Academic Google Scholar Bill Pearson Bill Pearson Eloro Resources Ltd., Toronto, ON, Canada Search for other works by this author on: Oxford Academic Google Scholar Microscopy and Microanalysis, Volume 25, Issue S2, 1 August 2019, Pages 800–801, https://doi.org/10.1017/S1431927619004732 Published: 01 August 2019

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,288
Score d'incertitude au seuil0,364

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,233 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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