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Enregistrement W2460880896 · doi:10.18814/epiiugs/2016/v39i2/95780

An overview of nickel mineralisation in Africa with emphasis on the Mesoproterozoic East African Nickel Belt (EANB)

2016· article· en· W2460880896 sur OpenAlexaff
David M. Evans, Jason Hunt, J. R. Simmonds

Notice bibliographique

RevueEpisodes · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological and Geochemical Analysis
Établissements canadiensBruyère
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNickelGeologyGeochemistryMaterials scienceMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nickel production in Africa takes place principally in Botswana, South Africa and Zimbabwe, with much of the South African and Zimbabwean production being a by-product of platinum-group element mining in the Bushveld Complex and Great Dyke. Several large nickel deposits have been discovered elsewhere in Africa but until recently, their development has been hindered by political risk and limitations in energy and transport infrastructure. Most of the continent is significantly underexplored with respect to base metals, including the area covered by the East African Nickel Belt (EANB). The known nickel deposits of the EANB all occur in mafic-ultramafic intrusive rocks of the Mesoproterozoicage Kibaran igneous event. These intrusive bodies take the form of medium to large layered intrusions, small dynamic magma conduits (chonoliths and sills) and dyke swarms. Laterite deposits are developed over exposed dunite and peridotite lithologies in the basal sequence of larger layered intrusions, whereas nickel sulphide deposits are developed at the base of the small chonoliths. Geochronological and geochemical data suggests that all intrusions in the EANB formed in a single magmatic event (1350 to 1400 Ma) and were derived from a picritic parental magma, which was variably contaminated in mid to upper-crustal staging chambers by metasedimentary rocks. As a result, nickel sulphide mineralisation was formed in all of the intrusions, but in most, the grades and tenors are too low to be considered economic in the foreseeable future. In the 1970s, government-led regional surveys identified a large nickel laterite deposit at Musongati in Burundi and a nickel sulphide deposit at Kabanga in the northwest of Tanzania. These deposits have subsequently been explored and delineated by mining companies, but they remain undeveloped due to their distance to the coast and a lack of transport and energy infrastructure. The Kabanga sulphide deposit now comprises a total mineral resource of 58 million tonnes grading 2.6% nickel. The Musongati laterite deposit comprises an overall resource of 122 million tonnes with a grade of 1.4% nickel.

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 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 enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,997

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)0,0040,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,180 · 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.

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

Citations15
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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