Mineral-resource prediction using advanced data analytics and machine learning of the QUEST-South stream-sediment geochemical data, southwestern British Columbia, Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this study we apply multivariate statistical and predictive classification methods to interpret geochemical data from 8545 stream-sediment samples collected in southern British Columbia, Canada. Data for 35 elements were corrected for laboratory bias and adjusted for values reported below the lower limit of detection. Each sample site was attributed with the closest British Columbia MINFILE occurrence within 2.5 km. MINFILE occurrences were grouped into ‘GroupModels’ based on similarities between the British Columbia Geological Survey mineral deposit models and geochemical signatures. These data were used to create a training dataset of 474 observations, including 100 samples not attributed with a MINFILE occurrence. The training set was used to generate predictions for the mineral deposit models from which posterior probabilities were estimated for the remaining 8071 samples. The data underwent a centred log-ratio transformation and then characterization using either principal component analysis (PCA) or t-distributed stochastic neighbour embedding using 9 dimensions (t-SNE) prior to classification by random forests. The posterior probabilities generated from the t-SNE metric provide a slightly higher level of prediction accuracy compared to the posterior probabilities obtained using the PCA metric. The results are comparable to those obtained using a conventional catchment analysis approach and expert-driven model. The approach presented here provides a repeatable, consistent and defensible methodology for the identification of prospective mineralized terrains and mineral systems.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle