Automated Gold Grain Counting. Part 1: Why Counts Matter!
Notice bibliographique
Résumé
The quantitative and qualitative assessment of gold grains from samples of glacial till is a well-established method for exploring gold deposits hidden under glaciated cover. This method, which is widely used in the industry and has resulted in numerous successes in locating gold deposits in glaciated terrain, is still based on artisanal gravity separation techniques and visual identification. However, being artisanal, it is limited by inconsistent recoveries and difficulties associated with visually identifying the predominantly small gold grains. These limitations hinder its capacity to decipher subtle or complex signals. To improve detection limits through the recovery of small gold grains, a new approach has recently been introduced into the industry, which is commercially referred to as the “ARTGold” procedure. This procedure involves the use of an optimized miniature sluice box coupled with an automated scanning electron microscopy routine. The capabilities of this improved method were highlighted in this study by comparing till surveys conducted around the Borden gold deposit (Ontario, Canada) using the conventional and improved methods at both local and regional scales. Relative to that with the conventional approach, the improved method increased the recovery of gold grains from samples (regional and down-ice mineralization) by almost one order of magnitude. (regional and down-ice mineralization), dominantly in regard of the small size fractions. Increasing the counts in low-abundance regional samples allows for a better discrimination between background signals and significant dispersions. The described method offers an alternative for improving the characterization of gold dispersal in glaciated terrain and related gold deposit footprints.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».