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Enregistrement W2780143870 · doi:10.1111/1755-6724.13456

Geochemistry of Pyrite from the Gangcha Gold Deposit, West Qinling Orogen, China: Implications for Ore Genesis

2017· article· en· W2780143870 sur OpenAlexaff
Xiao Nie, Junfeng Shen, Haiming Liu, Baisong Du, Shuhao Wang, Jie Li, Liwei Xu, Ran Wang

Notice bibliographique

RevueActa Geologica Sinica - English Edition · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological and Geochemical Analysis
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPyriteGeologyElectron microprobeGeochemistryTrace elementMineralElectron probe microanalysisOre genesisMineralogyIsotope geochemistryFluid inclusionsIsotopeQuartzMetallurgyMaterials sciencePaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Gangcha gold deposit was discovered in 2011 in the Xiahe‐Hezuo region, West Qinling Orogen, China. Five types of pyrite have been identified in the ore according to the detailed mineral paragenetic studies. Geochemical data are presented for type I pyrite (py1) rim‐core zonation and for the different types of pyrite based on in‐situ laser ablation inductively coupled plasma mass spectrometry (LA‐ICP‐MS) and electron probe microanalysis (EPMA). The results show that pyrites are characterized with heterogeneous Au concentrations, which indicate that Au occurs mainly as micro‐ or nano‐particle native inclusions. Time‐resolved depth profiles demonstrate that As, Co and Ni occur as solid solutions in pyrite, whereas Cu, Pb, Zn and Ag occur mainly as inclusions. Trace element concentrations differ between rims and cores in py1, and the differences also exist within different pyrite types. These differences indicate complex chemical evolution of the ore‐forming fluids, and the overall geology, geochronology, and stable isotope and pyrite data suggest that the ore‐forming fluids were closely linked to magmatic activity during the Triassic Period in West Qinling orogenic belt.

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)0,003
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations10
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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