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Enregistrement W4406415227 · doi:10.1080/19236026.2024.2430154

Some basic improvements in mineral resource estimation and reporting

2025· article· en· W4406415227 sur OpenAlexaff
Bruce W. Downing, Frank G. A. de Bakker

Notice bibliographique

RevueCIM Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMineral Processing and Grinding
Établissements canadiensCermaq (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEstimatorDilutionPorosityResource (disambiguation)EstimationDensity estimationMineral resource classificationMineralogyBulk densityEnvironmental scienceGeologyComputer scienceStatisticsMathematicsSoil scienceGeochemistryEngineeringThermodynamicsPhysicsGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bulk density miscalculations and subsequent reporting can produce resource estimation errors and unexpected financial outcomes. Density and bulk density vary throughout a mineral deposit, especially in porous deposits and deposits containing variable amounts of high-density minerals (e.g., barite). Resource estimators must correlate bulk density with core recovery and apply quality assurance/quality control analysis to bulk density data. Core recovery is an important factor in resource estimation and reporting. Block tonnages (ore and waste) are estimated from volumes using a dry bulk density value. Ore dilution is a volumetric effect integral to ore reserve estimation that also has the potential to affect the economics of mining a deposit. Both the bulk density and dilution problems could be overcome by reporting a mineral resource estimate in grade per unit volume.

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)0,047
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,110
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,249

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0470,110
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,013
Science ouverte0,0070,003
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0550,045

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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