Quantifying the limited explanatory power of traditional classified geological maps
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Since William Smith published his ‘Delineation of the Strata of England and Wales with part of Scotland’ in 1815, it has been the accepted practice to map geology as a collection of discrete polygons (or volumes in 3D), each representing a parcel of rock that is sufficiently self-similar in terms of its geological properties to class as a ‘unit’. However, the properties that are used to define these units, such as age, composition and texture, are themselves continuous variables more suited to modelling by regression than by classification. As such, the discrete nature of the traditional classified geological map has limited power to explain real observed values of geological properties, which vary on continuous scales, resulting in a disconnect between our geological maps and reality. In this study, we quantify the explanatory power of a traditional geological map – the British Geological Survey's 1 : 625K bedrock geology of the UK – in relation to observations of major element chemical composition, and compare this with the explanatory power provided by a Bayesian deep learning regression-based approach to ‘properties-first’ geological mapping. We find that, for our selection of elements, the traditional geological map explains between 57 and 66% of their variance, and the Bayesian deep learning approach explains between 66 and 75% of their variance, almost 10% higher explained variance than the traditional classified geological map, which equates to progress of between a fifth and quarter of the way towards achieving the ‘ultimate’ perfectly informative geological map. We discuss the implications of the traditional classified geological map's limited explanatory power and how the inherent constraint of its discrete classified representation should reasonably lead us to pursue geological mapping techniques that are free of this limitation, i.e. which are based on regression rather than classification.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle