MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4293340705 · doi:10.1016/j.heliyon.2022.e10411

MineralMate: A standalone MATLAB-based aide for the magnetic separation of minerals

2022· article· en· W4293340705 sur OpenAlexaff
Samuel Bowman, Danny Hnatyshin

Notice bibliographique

RevueHeliyon · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysical and Geoelectrical Methods
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesU.S. Geological Survey
Mots-clésMagnetic separationWorkflowStockpileSeparator (oil production)MATLABMineral processingComputer scienceProcess engineeringMagnetic susceptibilityMaterials scienceChemistryEngineeringMetallurgyPhysicsThermodynamicsDatabaseOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

MineralMate is a standalone MATLAB-based program designed to optimize the workflow associated with the magnetic separation of minerals. For nearly every bulk geochemical analysis some amount of mineral separation must occur, and the use of an electromagnetic separator is ubiquitous and considered as standard practice in many fields. Despite the commonality in which magnetic separation is used, there are considerable shortcomings. Electromagnet overheating and composite mineral grains are frequently encountered, as well as poorly constrained mineral behavior. These complications ultimately reduce the quality of downstream geochemical data. MineralMate is designed to alleviate these shortcomings by quickly and efficiently producing a magnetic separation workflow allowing the user to: (1) identify and compare optimal recovery ranges for different minerals from a bulk mineral assemblage, (2) identify the parameters on a conventional magnetic separator required to magnetically separate composite grains, (3) create/update user-specific magnetic susceptibility databases through empirical data collection, and (4) utilize an alternative magnetic separation equation.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,755
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0020,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,241 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHeliyonMême sujetGeophysical and Geoelectrical MethodsTravaux en français237 207