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Enregistrement W1628927781 · doi:10.5382/rev.13

Gold in 2000

2000· book· en· W1628927781 sur OpenAlexaboutno aff
Steffen G. Hagemann, Philip E. Brown

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeochemistry and Elemental Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract THIS Gold in 2000volume is organized around a classification of hypogene gold deposits that emphasizes their tectonic setting and relative time of formation compared to their host rocks and other gold deposit types (e.g., Sawkins, 1972, 1990; Groves et al., 1998; Kerrich et al., 2000). The temporal division of orogenic gold deposits into Archean, Proterozoic, and Phanerozoic follows closely the recently published classification of orogenic gold deposits (Groves et al., 1998) which incorporates the previously identified “mesothermal” gold deposits. The newly recognized intrusion-related and sedex gold deposits represent new gold deposit classes even though their exact genetic classification remains open, with more research considered a priority. Proterozoic Au-only and Cu-Au-(Fe) deposits are also a relatively recently recognized class of structurally controlled epigenetic gold deposits. Particularly, the origin and classification of Cu-Au-(Fe) deposits (e.g., Olympic Dam) remains equivocal, as pointed out by Partington and Williams (2000). In fact, Kerrich et al. (2000) discuss the anorogenic iron oxide copper-gold deposits as one of six world-class gold deposit classes. Low- and high-sulfidation and hot spring epithermal gold deposits are dealt with as one genetic gold class. Alkalic epithermal and porphyry gold deposits are dealt with as a separate gold deposit class owing to their specific host-rock association and element enrichment (e.g., Mo, F, Be, Hg, W, and Sn). The gold deposit classes are described from both industry and academic points of view, with emphasis on a balanced account of the descriptive geology, genetic interpretations, exploration significance, as well as open questions and future research avenues. The volume contains 13 papers covering 10 major classes of gold deposits and three summary papers, and was presented as a Society of Economic Geologists-sponsored short course held November 10 and 11, 2000, at Lake Tahoe, Nevada. Orogenic gold ores are associated with regionally metamorphosed terranes of all ages (Kerrich and Cassidy, 1994) and are spatially linked to subduction-related thermal processes (Kerrich and Wyman, 1990)(Fig. 1). These metal concentrations formed during compressional to transpressional deformation processes at convergent plate margins in accretionary (oceanic-continental plate interaction) and collisional (continental-continental collision) orogens (i.e., Bohlke, 1982; Groves et al., 1998). In both cases hydrated marine sedimentary and volcanic rocks have been added to continental margins over a long period of collision (10 to >100 Ma). Accretionary or peripheral orogens contain gold deposits in the Archean of Australia, Canada, Africa, India, and Brazil and the Mesozoic and Cenozoic gold fields of western North America, i.e., the famous Mother Lode belt. Collisional or internal orogens contain gold deposits in the Proterozoic of Australia, North America, West Africa, and Brazil, and the famous Phanerozoic gold fields in the Variscan, Appalachian, and Alpine regions of North America and Europe. In Phanerozoic orogenic gold deposits, subduction- related thermal events, episodically raising geothermal gradients within the hydrated accretionary sequences, initiate and drive long-distance hydrothermal fluid migration.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,328
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3340,006

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,168
Écart entre enseignants0,162 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations52
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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