IDENTIFICATION AND ANALYSIS OF STRUCTURAL-TECTONIC FEATURES OF GEOLOGICAL TERRAINS USING LINEAMENT ANALYSIS: EXAMPLES OF GEOMODELLING FOR CANADIAN AND UKRAINIAN SHIELDS
Notice bibliographique
Résumé
Nowadays, rare earth elements (REEs), which belong to the group of rare metals, are considered worldwide to be strategic critical raw materials and are extremely important for the economic development of any country. Various methods and approaches are used for prospecting and exploration of deposits of these critical metals; among which the methods of 3D geological modeling are currently prioritized, which allow a comprehensive analysis of the structural features of potentially promising areas as well as individual deposits. One of the methods used for REE exploration is structural mapping combined with geological terrain analysis, including structural lineament analysis. The latter is considered an important geological tool for identifying the primary and secondary structural and tectonic features of our study areas of investigation. The objectives of the present research work are: 1) to identify structural lineaments within two studied areas – the Alces Lake area (Northern Saskatchewan, Canadian Shield) and the Western Azov region (Azov block of the Ukrainian Shield) using automated and manual approaches, 2) to compare the results obtained for both areas, and 3) to discuss interpretation/conclusions over the overall suitability of the method for the exploration purposes. In the current research, we conducted the extraction and geospatial analysis of linear features and their tectonic interpretation. During the modeling process, remote sensing and geostatistical methods were used to analyze topographic, geological and geophysical data. As a result, the main structural lineament trends for the two studied areas were identified and structural-tectonic criteria for the formation and localization of deposits of rare earth elements were determined/proposed.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».