この海峡は北にヨーク半島、南にカンガルー島を有する位置にある。この海峡を発見したフリンダースは隣接するセントビンセント湾とバックステアズ海峡との境界線を画定した。セントビンセント湾との境界はヨーク半島のトロウブリッジ・ポイントからフルリオ半島のケープ・ジャービスに至る線とした。バックステアズ海峡との境界はケープ・ジャービスからカンガルー島のカンガルー・ヘッドに至る線とした。西側の境界線はヨーク半島のケープ・スペンサーからカンガルー島のケープ・ボーダを結ぶ線となっている。
海峡の名称は1802年3月29日の月曜日にマシュー・フリンダースによって、彼の探検時に使っていた船の名前のインベスティゲーターから名前を取り、つけられた。
この博物館は北米中の博物館でも有数の3フィート(914mm)ナローゲージ鉄道車両のコレクションを所有していて、イベント時にはナローゲージの列車に乗る事が出来る。同館はコロラドにおける鉄道の輝かしい時代、特に開拓時代の狭軌山岳鉄道を次世代に記録・保存する為に1959年に設立された。12台の蒸気機関車と80台を超える鉄道車両がある。また、北米の鉄道とロッキー山脈地域について本や地図を出版している。
スキュティア地方に広く住んでいた大部分のスキタイ人はゲルマン人と混血してスラヴ人を形成していった。スキタイ人はその国家がサルマチア人の手によって滅亡すると、ヘロドトスが農耕スキタイと呼んでいた農耕民の社会に次々と同化吸収されていったのである。サルマチア人もまたヨーロッパの中世初期にフン族の侵入により政治的に瓦解し、当地の農耕民の社会に吸収同化されていった。プリンストン高等研究所のパトリック・ゲーリー教授（歴史学）はその著書『The Myth of Nations』（2002年）において「スラヴ人は、古代の人々がスキタイ人、サルマチア人、ゲルマン人と呼んでいた人々が混じり合うことにより形作られた」と説明している。
スキタイ人は言語的にはインド・イラン語派でありいわゆる「アーリア人」であったと推定される。彼らの言語と思われるものの痕跡はオセット語やスラヴ語に残っている。スラヴ語で「神」を意味するボーグ（bog）は明らかにイラン語群の古代言語を起源としている。スキタイ国家の一部のスキタイ人は東部辺境で現在のオセチアに侵入して土着の人々を少数支配し、地域全体としてオセット人を形成したと考えられるものの、オセット人の圧倒的大多数のY染色体ハプログループはG-L293+であり、これはスキタイ由来ではない。
スキティアにおける古代スキタイ人は政治的には滅亡したものの、彼らは生物学的に絶滅したわけではなく、この地方とその周辺で彼らの血統は現代にも脈々と受け継がれている。現代ヨーロッパにおけるY染色体のハプログループR1a1はスキタイ時代のヨーロッパ東部から中央アジアにかけて広く住んでいたイラン系遊牧民の子孫を示している。ヨーロッパの各集団のうちスラヴ語派の各民族にはこのR1a1が非常に濃く含まれており、特に中央アジアとポーランドの全土、およびロシアの西部に集中している。
k 番目に大きい値を選択するための最悪でも線形時間のアルゴリズムは、少なくとも1つ存在している。これは、マヌエル・ブラム、ロバート・フロイド、Pratt、ロバート・タージャンが1973年の論文 Time bounds for selection で発表したものである。そのアルゴリズムは独自の発明部分とクイックソートで使われている技法を合わせている。クイックソートでは、リストをある値より小さい数のリストとそれより大きい数のリストに分割するパーティションと呼ばれるサブプロシージャがあり、これは線形時間である。a[pivotIndex] という値でパーティションを行う擬似コードを以下に示す。 function partition(a, left, right, pivotIndex)     pivotValue := a[pivotIndex]     swap a[pivotIndex] and a[right]  // ピボット値を最後に置く     storeIndex := left     for i from left to right-1         if a[i] ≤ pivotValue             swap a[storeIndex] and a[i]             storeIndex := storeIndex + 1     swap a[right] and a[storeIndex]  // ピボット値を最終的な場所に置く     return storeIndexクイックソートでは、2つに分けたリストをそれぞれ再帰的にソートしていき、最善で Ω(n log n) の時間がかかる。しかし、選択ではどちらのパーティションに必要な値があるか分かっている。ピボット値のインデックスと k を比較すればどちらに k 番目の値があるかが分かる。したがって、必要な方にだけ再帰的に処理を施せばよい。 function select(a, k, left, right)     select a pivot value a[pivotIndex]     pivotNewIndex := partition(a, left, right, pivotIndex)     if k = pivotNewIndex         return a[k]     else if k < pivotNewIndex         return select(a, k, left, pivotNewIndex-1)     else         return select(a, k-pivotNewIndex, pivotNewIndex+1, right)クイックソートとの類似に注目されたい。前述の最小値ベースの選択アルゴリズムは不完全な選択ソートだったが、これは不完全なクイックソートであり、O(n) のパーティションのうち O(log n) の部分だけを処理する。この単純な手続きは線形時間の性能であることが期待でき、実際クイックソートのようによい性能を示す。これはin-placeアルゴリズムでもあり、一定のメモリ量しか使用しない。そのためには、以下のように末尾再帰をループにすればよい。 function select(a, k, left, right)     loop         select a pivot value a[pivotIndex]         pivotNewIndex := partition(a, left, right, pivotIndex)         if k = pivotNewIndex             return a[k]         else if k < pivotNewIndex             right := pivotNewIndex-1         else             left := pivotNewIndex+1クイックソートと同様、このアルゴリズムはピボット値の選択によって性能が左右される。ピボット値として良くない値が一貫して選択された場合、その性能は前述の最小値ベースの選択と同等にまで低下する。