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Enregistrement W7082973391 · doi:10.33271/crpnmu/81.028

Assessment of mineral resources for Yukon’s gold mining district using GIS technologies

2025· article· en· W7082973391 sur OpenAlex

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueCollection of Research Papers of the National Mining University · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputational Physics and Python Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographic information systemMineral resource classificationMineral explorationGold miningResource (disambiguation)Natural resourceInformation extractionVisualizationProspection

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose. To develop a methodological approach to the assessment of mineral resources of the Yukon gold mining region using modern geoinformation technologies (GIS). The methodology used: 3D modeling of mineral deposits. Results. A visualization of a mineral map was created using a geoinformation model of the deposit. A cartographic analysis of the Yukon gold mining region was performed, including a detailed location of deposits and potential mining areas. A mineral resource distribution model was formed for the assessment of gold reserves using GIS technologies. Originality. The scientific novelty lies in the integration of multidimensional data and high-tech algorithms to create visually understandable models of mineral distribution. This contributes not only to more effective planning of mining operations, but also provides the opportunity to take into account environmental factors for more sustainable management of natural resources. In addition, the proposed methodology can be adapted for different types of minerals and geographical conditions, which makes it a universal tool in geological exploration and reserve assessment. This opens up new prospects for the use of GIS technologies in the mining industry. Practical value. Thanks to the use of multidimensional data analysis, it is possible to minimize the risks of errors and optimize the mining process, reducing the costs of drilling and exploration. In addition, the detailing of underground structures allows you to take into account environmental factors, choosing mining areas with minimal impact on nature. The versatility of the method ensures the possibility of its adaptation to the extraction of various minerals and conditions, which makes it an important tool for the development of the modern mining industry. The implementation of this approach will contribute to sustainable management of natural resources and increasing the environmental responsibility of the industry.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,794
Score d'incertitude au seuil0,247

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,302 · 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