MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3124201215 · doi:10.3997/1365-2397.22.3.25813

Benefits of rapid data assessment and visualization prove themselves in exploration scenarios

2004· article· en· W3124201215 sur OpenAlex

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueFirst Break · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological Modeling and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVisualizationGeospatial analysisSalientData scienceComputer scienceSoftwareData visualizationPrincipal (computer security)Creative visualizationSoftware visualizationCompendiumProcess (computing)Earth scienceData miningGeologyRemote sensingSoftware developmentGeographyArtificial intelligenceArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Use of mapping and visualization software is growing rapidly in exploration. Carmel Burns of Canadian company Geosoft, provider of geospatial solutions to earth science industries, describes how some of its customers are adapting to the possibilities. The ability to effectively display, rapidly assess and dynamically experiment with multiple datasets has helped to reduce risk and increase prospecting capabilities in exploration. Increasingly, what’s required in exploration is software that can handle large volumes of data and multiple data sources and data types, such as geophysical data, geochemical data, drillhole data, satellite imagery, GIS data and any kind of mapping data, within one single environment or transparently linked environments. Utilizing today’s visualization tools, geoscientists are able to reduce risk and increase understanding by looking at as much different data as they can, in as many different ways as they can, within compressed project time frames. Despite the fact that exploration companies are leaner, with fewer people and shorter project time frames, Dr Michal Ruder, principal of US-based Wintermoon Geotechnologies, says she has seen exponential improvements in productivity and data quality as a result of new software for mapping and visualization. Whereas it used to take weeks to process and interpret geoscience datasets, today it is not uncommon for geoscientists to address the salient issues of interpretations in the course of one or two days. ‘I can remember doing batch maps in paper copies back in the 1980s,’ says Dr Ruder. ‘Since then, the ability to image geoscientific datasets on a computer screen in realtime and continual improvements in visualization software have had an amazing impact on what we can do as geoscientists, and how quickly we can do it.’ Interpretation results are also more accurate because geoscientists have the tools to view the quality of the data in every single phase, from initial data processing and quality control through to visualization, integration and the final interpretations.

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 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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,350
Score d'incertitude au seuil0,566

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,212 · 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