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Enregistrement W2945779745 · doi:10.5382/econgeo.4651

Textures and Chemical Compositions of Magnetite from Iron Oxide Copper-Gold (IOCG) and Kiruna-Type Iron Oxide-Apatite (IOA) Deposits and Their Implications for Ore Genesis and Magnetite Classification Schemes

2019· article· en· W2945779745 sur OpenAlexaff
Xiaowen Huang, Georges Beaudoin

Notice bibliographique

RevueEconomic Geology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological and Geochemical Analysis
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMagnetiteIron oxide copper gold ore depositsMineral redox bufferTrace elementGeologyMineralogyGeochemistryIron oxideSkarnIlmeniteApatiteRecrystallization (geology)Electron microprobeHydrothermal circulationMetallurgyMaterials scienceFluid inclusionsPetrologyMantle (geology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Textural and compositional data of magnetite from Igarapé Bahia, Alemao, Sossego, Salobo, and Candelaria iron oxide copper-gold (IOCG) and El Romeral Kiruna-type iron oxide-apatite (IOA) deposits show that some magnetite grains display oscillatory zoning or have been reequilibrated by oxy-exsolution, coupled dissolution and reprecipitation (CDR) reactions, and/or recrystallization. Textures formed via CDR are most widespread in the studied samples. The original oscillatory zoning was likely derived from the crystal growth during fluctuating fluid compositions rather than from variation in temperature and oxygen fugacity. The oxy-exsolution of ilmenite in magnetite is attributed to increasing oxygen fugacity and decreasing temperature with alteration and mineralization, resulting in product magnetite with lower Ti and higher V contents. Recrystallization of some magnetite grains is commonly due to high-temperature annealing that retained primary compositions. Two different types of CDR processes are defined according to textures and chemical compositions of different generations of magnetite. The first generation of magnetite (Mag-1) is an inclusion-rich and trace element-rich core, which was replaced by an inclusion-poor and trace element-poor rim (Mag-2). The third generation of magnetite (Mag-3), inclusion poor but trace element rich, occurs as veins replacing Mag-2 along fractures or grain margins. Type 1 CDR process transforming Mag-1 to Mag-2 is more extensive and is similar to processes reported in skarn deposits, whereas type 2 CDR process is local, transforming Mag-2 to Mag-3. During type 1 CDR process, minor and trace elements Si, K, Ca, Mg, Al, and Mn in magnetite are excluded, and Fe contents increase to various extents, in contrast to type 2 CDR process, which is characterized by increased contents of Si, K, Ca, Mg, Al, and Mn. Type 1 CDR process is possibly induced by the changing fluid composition and/or decreasing temperature during progressive alteration and ore formation, whereas type 2 CDR process can be interpreted as post-ore replacement due to a new pulse of magmatic-hydrothermal fluids. The identification of magnetite core (Mag-1) with igneous origin and rim (Mag-2) with magmatic-hydrothermal origin in the Sossego IOCG and El Romeral IOA deposits supports a fluid changing from magmatic to magmatic-hydrothermal during IOCG and IOA formation and indicates a genetic link between these two deposit types. The large data set here further demonstrates that magnetite is susceptible to textural and compositional reequilibration during high-temperature magmatic and magmatic-hydrothermal processes. Reequilibrated magnetite, particularly that formed by CDR processes, has a chemical composition that can be different from that of primary magnetite. Modified magnetite, therefore, cannot be used to discriminate its primary origin or to interpret its provenance in overburden sediments. Therefore, in situ chemical analysis of magnetite combined with textural characterization is necessary to understand the origin of magnetite in IOCG and IOA deposits.

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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,186 · 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

Citations93
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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