Overcoming survival bias in targeting mineral deposits of the future: Towards null and negative tests of the exploration search space, accounting for lack of visibility
Notice bibliographique
Résumé
• Survival bias concept is adapted for mineral exploration. • Next generations of mineral deposits are defined. • Analysis of the exploration search spaces in terms of Null and Negative tests is proposed. • Targeting mineral deposits of the future is discussed. • The findings have implications for the future development of exploration information systems. Broad consensus exists amongst mineral explorers that most outcropping mineral deposits have been found. The next generation of discoveries will rely on our ability to recognize the subtle or cryptic signals of deep-seated deposits. Exploration targeting under such conditions requires greater knowledge of the processes that formed the targeted mineral deposit types and new or improved exploration methods designed to effectively test for buried mineralization. Survival bias is a form of selection bias that is defined as the logical error resulting from neglecting data or information because of their “lack of visibility”. In this study, “lack of visibility” refers to situations where (i) mineral explorers ignore or overlook particular terrain because it lacks or contains only weak signals of a mineralizing system, and (ii) such areas are excluded from further exploration as the existing data or information neither confirm nor support the targeting model. Therefore, it is critical to more comprehensively analyze a search space to more confidentially determine whether a terrain without the desired targeting signals satisfies the criteria of a null or negative test. The idea for this study is based on the notion that if a buried mineral deposit was present in an overlooked terrain it would nevertheless comprise distinctive geological features and targeting signals to guide the explorer, although, more likely than not, these signals would be very weak. Here we used a porphyry copper (Cu) district in Iran to explain and illustrate the adaptation of the survival bias concept. More specifically, in this study we tested the usefulness of a recently proposed targeting criterion, namely sites of potential focused fluid flux, as an input to mineral prospectivity analysis and exploration targeting. The findings of our study have implications for the future development of regional- to global-scale exploration information systems (EIS), designed to improve the performance of mineral exploration targeting.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».