Practical Assessment of Quartz Crystallographic Preferred Orientation Strength
Notice bibliographique
Résumé
The ordering strength of crystallographic preferred orientation data can be assessed in different ways, however, the appropriateness of the methodology used to do so can depend on the geometry of the distributions. Eigenvector-based ordering evaluation methods, for example, may not be appropriate for data that comprise multiple, variably oriented distributions such as those commonly found in quartz c-axis crystallographic preferred orientations. Examination of artificial data that represent a variety of different potential c-axis distributions shows a significant correlation between the relative orientations of those distributions (i.e., the opening angle in a cross-girdled quartz c-axis pole figure) and the strengths calculated using eigen-vector based evaluation methods; larger pole figure opening angles correlate with decreasing distribution ordering strength. The same correlation does not exist when strength is evaluated using the l2 - norm of the estimated probability density function (JPF) of the same data. The direct correlations between pole figure c-axis opening angles and ordering strength noted in the artificial distributions are also demonstrated in the evaluation of real-world data, though significant complications related to heterogeneous nature, and/or deformation, of the natural specimens can partially obfuscate the relationship. Regardless, given the potential effect of geometry on eigenvector-based evaluation methods we recommend that the ordering strength of pole figure data be evaluated using JPF.
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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 | 0,008 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; 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 ».