A FRAMEWORK FOR ROCK PROPERTY DATA ACQUISITION, VISUALIZATION AND ANALYSIS: AN EXAMPLE FROM THE BATHURST MINING CAMP, NORTHERN NEW BRUNSWICK
Notice bibliographique
Résumé
Petrophysical studies provide the link between geophysical grids and interpretive geological maps. In this study we assess the reliability of some physical property measurements: density, magnetic susceptibility, IP/Resistivity, and conductivity. Comparing susceptibility measurements obtained with different instruments shows there is a need for careful selection of sensor coil frequency and use of a suite of reference standards. For density measurements we show more reliable estimates require the sensitivity of the weighing scale be adjusted relative to sample weight and that a vacuum saturation tank is needed when the sample may have significant porosity. Galvanic resistivity measurements on hand samples are limited by the ability to properly estimate the effective cross-sectional area. Inductive conductivity instruments generally have a limited sensitivity range. We recommend the study of physical properties based on the concept of populations associated with stratigraphic units, rather than based on lithology. We present a suite of data visualizations which highlight different aspects of the sampled lithologies. Cross plots, ordered data plots, and violin plots permit the recognition of populations, and outliers. Henkel plots using templates with known mineralogical input parameters allow the identification of geological factors such as enhanced feldspar content, serpentinization, alteration, etc. Analysis of the sample data from the Bathurst Mining Camp, New Brunswick reveals which units have sufficient petrophysical contrast to permit pseudo-geological mapping. More specifically, not all basalts have high susceptibility and low density; it is impossible to discriminate between the various packages of rhyolites, and there is little difference between the granites sampled.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».