Structural and geomorphological regional studies of the Kryvyi Rih-Kremenchuk suture zone using remote data
Notice bibliographique
Résumé
The economy of Ukraine is raw material and depends on the prices of raw materials on world markets. The five largest iron ore producing countries accounted for 86% of its world production in 2020. China, with 41% of world production, was in first place, Ukraine was in seventh place, ahead of Canada and the USA. In terms of raw iron ore reserves, our country is also in seventh place. The largest reserves of iron ore in Ukraine are concentrated in deposits of the the Kryvyi Rih-Kremenchuk zone. The article deals with a set of structural, geomorphological and aerospace geological studies to identify the relative neotectonic activity of the blocks of the Kryvyi Rih-Kremenchuk suture zone, within which the predictive structures promising for the search for ore minerals are identified. A fundamentally new geologic and tectonic model of the Kryvyi Rih-Kremenchuk suture zone has been built, which is confirmed by the analysis of geophysical fields, structural, geomorphological and aerospace data. Because of our studies, it is proposed to pay attention to the object highlighted by our research - the Zhovtorichenska syncline area within the Ternovska depression of the Kryvyi Rih-Kremenchuk zone.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».