Application of molar element ratio analysis of lag talus composite samples to the exploration for iron oxide–copper–gold mineralization: Mantoverde area, northern Chile
Notice bibliographique
Résumé
A molar element ratio analysis based on whole-rock, multi-element geochemical data for regional lag talus composite samples is evaluated as an exploratory method for iron oxide–copper–gold mineralization (IOCG) in hyperarid settings. This study is focused in the now hyperarid Mantoverde area, III Región of northern Chile (latitude 26°01′ to 26°53′S), and comprises the Andean Coastal Cordillera and Central Valley. The area contains numerous structurally controlled iron oxide-Cu-(Au) prospects and deposits hosted by calc-alkaline volcanic and plutonic rocks of Jurassic–Cretaceous age. Comparison with data for outcrop samples indicates that lag talus composite samples reflect the composition of bedrock in terms of major and selected trace elements. As with outcrop samples, zirconium is the most conserved element in the talus samples, and is therefore used as common denominator in different molar ratios. A molar element ratio analysis using geochemical data from talus composite samples indicates that rocks associated with mineralization have been K-enriched and Na-depleted. Consequently, gradients in the K/Al and Na/Al molar ratios are useful targeting parameters. Similarly, a lithogeochemical alteration index, recently defined by the authors, quantifies the degree of hydrothermal alteration of host rocks and can be used to both target potential anomalous sectors (strongly altered rocks) and delimit barren areas. It is evident that lag talus composite samples constitute a reliable and effective sampling medium in regional exploration programmes for IOCG deposits in hyperarid settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».