AEM mapping and imaging of the Izok lake Zn-Cu-Pb-Ag volcanogenic massive sulphide deposit in Nunavut Canada
Notice bibliographique
Résumé
In August 2015, a VTEM helicopter time-domain EM survey was carried out over the Izok Lake Zn-Cu-Pb-Ag volcanogenic massive sulphide deposit in Nunavut, Canada. Originally discovered in the 1970’s, the objective was to test its response using modern AEM systems. Izok Lake is one of the largest undeveloped rich Zn-Cu deposits in North America, with a mineral resource of 15 Mt grading at 13% Zn and 2.3% Cu. The ratios of B-field and dB/dt Z time-constants (TAUs) of the AEM data are able to map surficial extent of the highly conductive deposit. Airborne Inductively Induced Polarization (AIIP) results map disseminated and fine grained sulphides and alteration products derived from the Izok deposit by glacial dispersal. Conductivity and resistivity depth imaging sections indicate that the high conductivity (or low resistivity) zones match very well with the deposit lenses. Furthermore, thin plate modeling of the deposits provides precise information on the depths and dips of the orebodies. The results of this study prove the effectiveness of applying modern AEM method in the exploration for VMS deposits in the Arctic Canadian Shield. Presentation Date: Wednesday, September 27, 2017 Start Time: 3:55 PM Location: 360C Presentation Type: ORAL
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».