Orogenic gold mineral prospectivity mapping of the geraldton area, ontario: discussion of key issues
Notice bibliographique
Résumé
This paper employed Random Forests (RF) to generate several Mineral Prospectivity maps for orogenic gold in the Geraldton area, located within the Wabigoon Tectonic subprovince of Ontario, Canada. Various issues pertinent to the Mineral Prospectivity mapping process are presented and proposed solutions to these key challenges are suggested. Additionally, multiple methods are proposed to analyze text-based geoscientific information derived from geological maps, including a novel application of Natural Language Processing (NLP) to delineate the sources and traps of gold mineral systems. The Mineral Prospectivity maps generated have located new possible areas for gold exploration. Concerning the key issues addressed in the paper, (1) the results from NLP have contributed to significant predictor maps for gold exploration, (2) the method for creating a non-deposit class for input to the random forests machine learning algorithm was found to involve creating points at least 2 km from existing Au deposits\occurrences, (3) a weighting method for existing Au deposits based on tonnage produced was successfully introduced and (4) methods of producing ensemble combinations of the Mineral Prospectivity maps were produced and discussed. The results produced from the paper should significantly enhance Au exploration in the Geraldton area of Ontario, Canada.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».