Predicting Archaean volcanogenic massive sulphide deposit potential from lithogeochemistry: application to the Abitibi Greenstone Belt
Notice bibliographique
Résumé
Archaean greenstone belts are prime exploration targets for volcanogenic massive sulphide deposits and the use of lithogeochemistry plays an important role in detecting and mapping hydrothermal alteration zones and in recognizing the massive sulphide potential of volcanic assemblages. This study reviews the state of existing lithogeochemical databases and the use of new geochemical analyses for the identification of alteration associated with massive sulphide deposits. This paper also provides a new methodology for the prediction of missing values in geochemical compositions. Through the application of statistical methods, combined sets of lithogeochemical data can be used to create predictive maps of prospective massive sulphide successions. Predictive maps are created through the use of multivariate statistical methods, lithogeochemical alteration indices and normative minerals from which areas of multi-element enrichment and depletion are defined. These indices, when combined in an exploration programme, are potentially useful for massive sulphide discovery. Additionally, the use of rare earth elements can be used to characterize differences in the various supracrustal assemblages and provide a better regional understanding of potential metal endowment. Supplementary material: Provides details on the datasets selected in this study and is available at http://www.geolsoc.org.uk/SUP18712
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».