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Enregistrement W2159445600 · doi:10.1111/j.1751-3928.2009.00089.x

Ore‐Forming Fluid Characteristics of the Dayingezhuang Gold Deposit, Jiaodong Gold Province, China

2009· article· en· W2159445600 sur OpenAlexfundno aff
Liqiang Yang, Jun Deng, Guo Chunying, Jing Zhang, Jiang Shaoqing, Qingjie Gong, Qingfei Wang

Notice bibliographique

RevueResource Geology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésGeologyFluid inclusionsGeochemistryMineralization (soil science)Hydrothermal circulationPetrographyMeteoric waterBoilingShear zoneMineralogyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Dayingezhuang gold deposit is located in the central part of the Zhaoping Fault Zone, which is one of the most important gold‐hosting faults in the Jiaodong gold province of China. Dayingezhuang is a typical large‐scale shear zone‐hosted disseminated gold deposit with superimposed silver mineralization. Fluid inclusion (FI) petrography and microthermometry, and analysis of oxygen and hydrogen isotopes for fluid inclusions were conducted to determine the characteristics of the ore‐forming fluids and the processes of silver mineralization. Microthermometry data of FI indicated that ore‐forming fluids are characterized by low salinity and low density. Homogenization pressures of FI are estimated at 20 × 105–220 × 105 Pa. The change in ore‐forming fluids from K2SO4type to NaCl type indicates the superposition of two hydrothermal mineralizing events. Ore‐forming fluids were dominated by magmatic components in the early mineralization period, and affected by meteoric waters in the late period. Gold may have been transported as Au‐S or Au‐Cl complexes, whereas silver was transported as Ag‐Cl complexes. Early fluid boiling and later fluid mixing are thought to be two of the main factors causing the deposition and superimposing of gold and silver to form the large deposit.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,143

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,190 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations72
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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