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Enregistrement W4385495494 · doi:10.1080/08123985.2023.2236154

Density and magnetic susceptibility of major rock types within the Abitibi greenstone belt: a compilation with examples of its use in constraining inversion

2023· article· en· W4385495494 sur OpenAlexafffund
Esmaeil Eshaghi, Rajesh Vayavur, Richard S. Smith, Christopher Mancuso, Fabiano Della Justina, J. A. Ayer

Notice bibliographique

RevueExploration Geophysics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGeomagnetism and Paleomagnetism Studies
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence Fund
Mots-clésGeologyGreenstone beltInversion (geology)GeochemistryPetrologyGeophysicsSeismologyArcheanTectonics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Geophysical inversions give non-uniqueness solutions and unless constrained by appropriate initial values and geological constraints can give unrealistic results. One of the critical constraints can be the physical property values of different lithologies. We have compiled a density and magnetic susceptibility database consisting of thousands of measurements collated from different organisations and/or projects across the Abitibi greenstone belt. Statistical tools (histograms, quantile-quantile probability plots and boxplots) are applied to characterise systematically major and minor lithologies. We observed that the magnetic susceptibility frequently has a bimodal distribution, while density is typically unimodal. Our results are summarized in a table that includes the representative mean (or median) and a range of acceptable values. These values can be used to better understand the regional geology, but in this paper, we used the tabulated properties in a geophysical/petrophysical inversion of gravity data from the Chicobi area in the Abitibi subprovince to show the level of improvements that the petrophysical constraints can add to an unconstrained model. When our density database is used to seed the initial guess in a gravity inversion, an anomalous zone becomes apparent that was less evident on an unconstrained inversion.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0090,009
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,203 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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