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Enregistrement W4247629703 · doi:10.1144/1467-7873/03-036

Dispersion of gold in stream sediments in the Sungai Kuli region, Sabah, Malaysia

2005· article· en· W4247629703 sur OpenAlexaff
W.K. Fletcher, Joanes Muda

Notice bibliographique

RevueGeochemistry Exploration Environment Analysis · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDispersion (optics)GeographyGeologyEnvironmental sciencePhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The distribution of Au in a Au-rich tributary of the Sungai Kuamut, Sabah, Malaysia, was studied initially by the authors in 1999 prior to disturbance of the tropical rain forest by logging. That study found: (i) a strong but extremely erratic Au anomaly with median values of 230 to 690 ppb in the fine and medium sand sized fractions from both cobble and gravel sites; and (ii) Au values typically <15 ppb in the −53 μm fraction. It was suggested that increased input of fine sediment into the stream after logging might substantially dilute and modify the Au anomaly. Logging of the drainage basin in 2000–2001 provided an opportunity to test this possibility. Results from sampling at gravel sites in 2001 show no dilution of Au values after logging. This is attributed to the occurrence of rainfall and flood events that counteracted dilution of the anomaly by releasing deeply buried Au and/or flushing excess fine sediment from the stream channel. It is concluded that the strength of Au anomalies in stream sediments is likely to fluctuate as a result of the interactions of rainfall events, stream discharge, and the effects of land disturbance on erosion.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,160
Score d'incertitude au seuil0,612

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,192 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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