00000000cam 2200000zi 4500
0019.959174
003CaOODSP
00520260916093139
006m     o  d f      
007cr cn|||||||||
008260121t20262026onca    ob   f000 0 fre d
020 |a9780660980683
040 |aCaOODSP|bfre|erda|cCaOODSP
0861 |aM183-2/9309F-PDF
1001 |aBrouard, Etienne, |eauteur.
24510|aContrôle de la qualité et validation des données compositionnelles des tills à l'aide de Python / |cE. Brouard et P.-M. Godbout.
264 1|a[Ottawa] : |bRessources naturelles Canada = Natural Resources Canada, |c2026.
264 4|c©2026
300 |a1 ressource en ligne (20 pages) : |billustrations en couleur.
336 |atexte|btxt|2rdacontent/fre
337 |ainformatique|bc|2rdamedia/fre
338 |aressource en ligne|bcr|2rdacarrier/fre
4901 |aCommission géologique du Canada, dossier public, |x2816-7163 ; |v9309f
500 |aPublié aussi en anglais sous le titre : Quality assurance and quality control of till compositional data using Python.
504 |aComprend des références bibliographiques (page 20).
5203 |a« Les données compositionnelles issues des tills sont couramment utilisées en géosciences pour la caractérisation de processus géologiques, de conditions environnementales et de contextes d'exploration minérale. La qualité de ces données est toutefois déterminante pour la fiabilité des analyses et des décisions qui en découlent. Cela nécessite des procédures rigoureuses et cohérentes de contrôle et de validation des données, appliquées de manière systématique tout au long du traitement analytique. Dans cette optique, le présent rapport présente un ensemble complet de protocoles simplifiés de contrôle de la qualité et de validation des données (ang., Quality Assurance/Quality Control; QAQC) adaptés aux données de till. Conçus pour simplifier les flux de travail de QAQC — en particulier pour les utilisateurs ayant une expérience limitée en programmation ou en analyse statistique — ces protocoles combinent des procédures simples à des scripts Python conviviaux. Ils offrent également des représentations graphiques facilitant l'interprétation des statistiques, ainsi qu'une approche systématique pour évaluer l'intégrité et la fiabilité des ensembles de données. Le manuscrit présente par ailleurs les principales considérations liées à une planification rigoureuse, au formatage approprié des données et à l'utilisation efficace d'outils tels que Microsoft Excel et Python. En suivant les procédures décrites et en utilisant les scripts fournis, les utilisateurs peuvent produire des statistiques sommaires, évaluer l'exactitude des mesures, analyser les différences entre les échantillons de routine et leurs duplicatas analytiques et déterminer si la variabilité des données est acceptable à des fins de cartographie et d'analyses statistiques » -- Page 1.
650 6|aDrift (Glaciologie)|xComposition|xInformatique.
650 6|aAssurance qualité.
650 6|aQualité|xContrôle.
7102 |aCommission géologique du Canada, |eorganisme de publication.
77508|tQuality assurance and quality control of till compositional data using Python / |w(CaOODSP)9.954824
830#0|aDossier public (Commission géologique du Canada)|x2816-7163 ; |v9309f.|w(CaOODSP)9.504348
85640|qPDF|s667 Ko|uhttps://publications.gc.ca/collections/collection_2026/rncan-nrcan/m183-2/M183-2-9309-fra.pdf|zRapport du dossier public
8564 |qHTML|sS.O.|uhttps://doi.org/10.4095/pzydve44br|zEnsemble de données complet