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Enregistrement W2805776800 · doi:10.4095/292688

Volcanogenic massive sulphide exploration in glaciated terrain using till geochemistry and indicator minerals

2013· report· en· W2805776800 sur OpenAlexaffabout
M B McClenaghan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyMineral explorationGeochemistryProspectingTerrainEarth scienceGeographyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Volcanogenic massive sulphide (VMS) deposits are a significant exploration target in Canada because they account for 27% of Canadian Cu, 49% of Zn, 20% of Pb, 40% of Ag, and 3% of Au production (http://www.nrcan.gc.ca/minerals-metals/home). Over 97% of Canada's land mass was covered by glaciers during the Quaternary and as a result drift prospecting using till geochemistry and indicator minerals is an important exploration method for VMS deposits in Canada. The application of till geochemical methods to VMS exploration in Canada has a 50+ year history (e.g., Drieimanis 1958, 1960; Fortescue and& Hornbrook 1969; Shilts 1975; Hoffman and Woods 1991; Kaszycki et al. 1996; Parkhill and& Doiron 2003). In the past 10 years, indicator mineral recovered from glacial sediments have also been used to explore for VMS in the glaciated terrain of Canada. This abstract provides an overview of till geochemical and indicator mineral methods that can be used for VMS exploration. Topics addressed include appropriate size fractions of till to analyze, processing and analytical techniques, VMS pathfinder elements and indicator minerals, as well as case histories from different regions across Canada. Much of the information about VMS till geochemical methods summarized here is from a detailed review of the application of till geochemical methods to VMS exploration by McClenaghan and Peter (in press).

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,614
Score d'incertitude au seuil0,777

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,228 · 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'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

Citations2
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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