On the Relationship Between Alteration Facies and Metal Endowment of Iron Oxide-Alkali-Altered Systems, Southern Great Bear Magmatic Zone (Canada)
Notice bibliographique
Résumé
The Great Bear magmatic zone in northern Canada hosts large iron oxide and alkali-altered systems that developed within a 10-m.y. period during the Paleoproterozoic. In the Eastern Treasure Lake and Duke sectors, and at the NICO deposit, early albitization associated with magmatism was followed by tungsten mineralization that was spatially associated with extensive skarn and Fe skarn alteration. Subsequent fluid-rock reactions led to substantial iron enrichment that culminated in iron oxide-apatite mineralization. At the transition from compressional/transpressional to extensional/transtensional stress regimes, changes in magma composition increased the metal budget of exsolved magmatic-hydrothermal fluids and played a key role in the formation of Au-Co-Bi mineralization at the NICO deposit and its satellite showings in the Duke zone. This process happened as the systems regionally transitioned to magnetite-bearing, potassic-iron alteration. The continued evolution of magmatism and fluid chemistry then contributed to the formation of iron oxide-copper-gold (IOCG) and variant mineralized zones in the Sue-Dianne and NICO deposits and other showings, and albite-hosted uranium mineralized zones elsewhere. The Great Bear magmatic zone illustrates that the evolution of magmatically derived fluids during a transition between different stress regimes can play a significant role in metal endowment and the ability of metasomatic systems to form skarn, iron oxide-apatite, IOCG, and albitite-hosted uranium mineralization.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».