Notice bibliographique
Résumé
The concept of geochemical background is discussed, defined and a distinction made between natural background and ambient background. A key issue is that background is a range, not a single value. The range of background should span the measurements likely to be encountered during sampling and analysis in situations devoid of major mineral occurrences and severe impacts by anthropogenic contamination. The acceptance of 'ambient background' as a quantifiable estimate implies that some anthropogenic impact is acknowledged, but it does not 'overwhelm' the natural patterns of variation due to geology, pedology, etc. The role of both spatial, map, and statistical data displays is discussed, and how appraisal of survey data with these tools informs as to whether the data should be divided into subsets before estimating background ranges. As an example, the data acquired by the US-EPA 3050B Aqua Regia (4:1 HCl-HNO3) variant for As and Pb in the <2 mm fraction of the 0-5 cm soil interval are discussed and background ranges estimated. It is demonstrated that the Maritimes 2007 data are poly-populational, and different background ranges should to be estimated for the three ecoprovinces present, the Appalachian and Acadian Highlands, the Northumberland Uplands and the Fundy Uplands. Several factors underlie the spatial definition one of which is geology, base metal ore occurrences, the Bathurst camp, lie in the Appalachian and Acadian Highlands ecoprovince; and widespread minor As occurrences associated with gold in mainland Nova Scotia occur in the Fundy Uplands ecoprovince. Both statistical numerical methods and graphical methods are demonstrated. It is shown that different numerical procedures and whether data are logarithmically transformed, a common practice in applied geochemistry, lead to different estimates. This begs the question, which is right, or at least the best? It is shown how the a combination of graphical inspection to remove outliers likely not representative of background processes, e.g., data related to the presence of major mineral occurrences or discernable anthropogenic contamination, and the use of percentiles leads to useful estimates of background range. In conclusion, some more complex multivariate approaches to background estimation and gaining an understanding of the data are briefly presented, with their constraints. For univariate, an element at a time, estimates it is recommended that the hybrid approach of map and statistical data displays, the removal of nonbackground data from the data set(s) and the use of percentiles be adopted.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,007 |
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 ».