Contrôle de la qualité et validation des données compositionnelles des tills à l’aide de Python

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; AQC) 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.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.