MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2736936241 · doi:10.1144/geochem2017-027

Dendrochronology in mineral exploration: developing tools to see through anthropogenic impacts

2017· article· en· W2736936241 sur OpenAlexafffundabout
Madison A. Schmidt, Matthew I. Leybourne, Kurt Kyser

Notice bibliographique

RevueGeochemistry Exploration Environment Analysis · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDendrochronologyMineral explorationGeologyEarth scienceEnvironmental sciencePhysical geographyArchaeologyGeographyGeochemistryPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Sudbury Igneous Complex (SIC) and its associated mining camp is one of the largest Cu, Ni, PGE ore systems in the world. Due to a long history of mining (>100 years), the SIC has been extensively explored making the discovery of new surface deposits difficult. This study explored the use of dendrochemical analysis as an economic means to locate deposits concealed by overburden. Tree cores combined with soil samples were collected and analyzed from two sites to provide a comparison between a known deposit (Broken Hammer) and a known contamination location (downwind site). Samples were collected from both White Pine (Pinus Strobus) and Scots Pine (Pinus Sylvestris) species, however White Pine proved to have a stronger affinity for the uptake of ore-associated metals (i.e., Cu, Ni, Fe, Co, Hg, Cd, Pb, Sb, S). Analyses of tree-core intervals revealed clear anthropogenic effects in the samples from both sites; however, due to the age of the trees the magnitude of these effects compared to pre-mining conditions could not be determined. The concentrations of S, Cu, Ni, Fe, Al, Pb and As in the downwind samples increased over time. On average, S increased from 6.37 to 8.98 ppm, Cu from 0.503 to 0.908 ppm, Ni from 0.605 to 1.18 ppm, Fe from 124 to 273 ppm, Al from 4.38 to 6.60 ppm and As from 0.008 to 0.012 ppm. Conversely, the concentrations of Cu, Fe, Ni, Al, S and As in the samples from Broken Hammer decreased over time. Copper decreased from 0.84 to 0.55 ppm, Fe from 2.45 to 1.19 ppm, Ni from 1.02 to 1.18 ppm, Al from 6.81 to 4.96 ppm, S from 7.62 to 7.57 ppm and As from 0.014 to 0.002 ppm. The total Pb concentration decreased over time in all samples from both sites. There were no trends in the Pb isotopic ratios with the exception of the 207 Pb/ 206 Pb. A comparison of the samples from each location revealed unique trends in the distribution of the data, which could suggest two sources. Soil (Ah and B horizon) collected proximal to the sampled trees near Broken Hammer showed the metal concentration increasing with depth. Copper averaged 33.6 – 187.9 ppm, whereas Ni had an even steeper trend, increasing from an average of 22.4 ppm–234.5. Sulphur and Hg also displayed a similar trend, however the difference was not as substantial. The highs and lows in concentration levels in the tree cores correspond to various historical events. During WWII (1939 – 1945), the Korean War (1950 – 1953) and the Vietnam war (1964 – 1973), the demand for Ni increased resulting in increased smelting activities and a spike in contamination levels. Conversely, the recession in the late 1970s early 1980s and the INCO strike in the late 1990s resulted in a decrease in Ni production and a drop in contamination levels. The distribution of metal concentrations at Broken Hammer indicates a lack of surface contamination and therefore a non-contaminated B-horizon. The higher concentrations in the B-horizon are anomalous to other studies in the Sudbury area suggesting a possible subsurface source. This is encouraging and the potential remains to develop a method for mineral exploration applications utilizing tree core samples, even in heavily mining impacted areas like the Sudbury.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0080,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations7
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGeochemistry Exploration Environment AnalysisMême sujetGeology and Paleoclimatology ResearchTravaux en français237 207