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Enregistrement W7160704015 · doi:10.71026/ljst.2023.02005

ການສຳຫວດແຮເຫກ ໂດຍໃຊ ຢເອວ ບນສຳຫວດ ທງແມເຫກ

2025· article· W7160704015 sur OpenAlexaboutno aff
Souksanh Phomsilalay, Sounthone Singsoupho, Thiengsamone Xaunsuandao

Notice bibliographique

RevueLao Journal of Science and Technology · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysical and Geoelectrical Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMagnetic surveyMagnetometerMagnetic anomalyIron oreIntensity (physics)Magnetic fieldBoundary (topology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Unmanned Aerial Vehicle (UAV) Magnetic Survey for Economic Mineral Deposits Investigation is the modern technique used for jungle, high terrain, and hard-to-reach areas with an effective cost compared to ground magnetic survey. The main objective of this study is to define the boundary and structure of iron ore bodies at Nonsaad Village, Laung Phabang District, and Laung Phabang Capital using an UAV model DJI Matric 300 RTK and measure the total magnetic field using a magnetometer model GSMP-25U in Canada. The Total Magnetic Intensity (TMI), Reduction to Pole (RTP), and Analytical Signal (AS) are used to define the locality and boundary of the iron ore targets. The results of RTP and AS are effective in determining the location and boundary of the iron ores that are found between andesite and limestone or marble showing high magnetic intensity. In contrast, low magnetic intensity resulted from limestone, marble, shale, and siltstone. The magnetic survey result has a good correlation with geologic field checking in the area and can guide drilling and mining plans in the future

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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,956
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,010
Études des sciences et des technologies0,0010,007
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,245 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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