MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2060068360 · doi:10.1190/int-2014-0201.1

Geophysical methods used in the discovery of the Kitumba iron oxide copper gold deposit

2015· article· en· W2060068360 sur OpenAlexaff
Thomas Woolrych, Asbjørn Nørlund Christensen, Darcy McGill, Tom Whiting

Notice bibliographique

RevueInterpretation · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysical and Geoelectrical Methods
Établissements canadiensGeoscience BC
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIron oxide copper gold ore depositsMineralization (soil science)GradiometerGeologyRadiometric datingGeochemistryInduced polarizationGold oreGeophysicsMineralogyEarth scienceSeismologySoil scienceElectrical resistivity and conductivityEngineeringHydrothermal circulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A range of geophysical techniques has been used at various stages of the discovery and delineation of the Kitumba deposit in Central Zambia. Early era magnetics, geologic mapping, artisanal Cu plays, and the application of an iron oxide copper gold (IOCG) exploration model led explorers to the area in the 1990s. An airborne gravity gradiometer (AGG) survey was flown in 2004, and it highlighted key regional elements considered to be prerequisite for prospective IOCG mineralization. The AGG survey accurately delineated the spatial extents of two target areas referred to as the Kitumba and Mutoya systems. Gravity, radiometric, and magnetic data sets acquired as part of the AGG survey have mapped geologic and structural information as well as the extent of the IOCG alteration system. Significant uranium anomalism in the radiometric data was identified at Kitumba upon which the discovery hole S36-001 was sited. In 2012, a 3D direct current resistivity and induced polarization survey was conducted over Kitumba. The survey results provided 3D models of induced polarization chargeability anomalism and allowed successful delineation of sulfide material within the known deposit. The survey also provided an enhanced understanding of the 3D geometry of the mineralization. This improved understanding allowed a refocusing of drilling activities to best target extensions to existing mineralization.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,714
Score d'incertitude au seuil0,613

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,268 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations9
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInterpretationMême sujetGeophysical and Geoelectrical MethodsTravaux en français237 207