Exploratory Data Analysis: Connecting X-Ray Diffraction and Lithogeochemical Data
Notice bibliographique
Résumé
The Vazante Group is a district in east-central Brazil that consists of a carbonate-dominated marine platform sequence of Late Mesoproterozoic age. The district is home to a north-south belt that contains several zinc mines, but the petrogenesis of the ore body is not yet fully understood. Samples from this district were analyzed using both X-Ray Diffraction (XRD) and lithogeochemical assay techniques by Dr. Neil Fernandes in 2016. An analysis was conducted in order to explore the statistical correlations between the XRD and lithogeochemical test results. The purpose of the analysis was to determine whether the raw (uninterpreted) XRD data alone could be used to identify the samples enriched in zinc and other elements indicative of economic mineralization. The results showed very subtle trends that were not significant enough to make conclusions about the possibility of using XRD data without accompanying lithogeochemical data. The higher-than-average correlation of the intensity of pyrite peaks in the XRD data with elements associated with mineralization suggests that there are potentially more robust and significant trends that were not fully uncovered by this analysis, as pyrite has already been associated with mineralized zones. The analysis process itself could be valuable in future projects, and future work on this technique is proposed that uses machine learning to cluster the data and detect trends that may not be obvious using conventional techniques.
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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 | 0,011 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».