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Enregistrement W2983618607 · doi:10.1080/22020586.2019.12072920

Metal Earth: Role of multidisciplinary geophysical methods to improve knowledge of mineral deposition across Precambrian rocks

2019· article· en· W2983618607 sur OpenAlexaffabout
Esmaeil Eshaghi, Richard S. Smith, Mostafa Naghizadeh, Graham J. Hill, Eric Roots, Amir Maleki Ghahfarokhi, Saeid Cheraghi, J. A. Ayer

Notice bibliographique

RevueASEG Extended Abstracts · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological and Geochemical Analysis
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyMagnetotelluricsArcheanPetrophysicsGeophysicsPrecambrianGreenstone beltTransectMineral resource classificationGeochemistryTerraneMineral explorationPetrologySeismologyTectonics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SummaryRecently, there was an increase of costs to explore new economical mineral occurrences, while the success of discovery of new deposits has diminished. Therefore, Metal Earth was conceived with the objective to improve understanding of the processes controlling the distribution of mineral endowment, with a focus on Archean greenstone belts of the Canadian Superior Province as a global representative of these belts. Part of Metal Earth is to study thirteen different transects with a total length of >1000 km associated with Archean greenstone belts with various degrees of mineralisation (from less endowed to well-endowed) using high-resolution multidisciplinary geological and geophysical data. The goal is to reliably identify deeper underlying crustal/mantle conditions controlling mineralisation and also to validate existing ore deposit models by better identifying components contributing to mineral endowment.In this paper, we discuss acquiring, processing and preliminary modelling of multidisciplinary geophysical data (i.e. seismic, magnetotelluric, potential field data and petrophysical characterisations) to reliably model subsurface features along the transects. Across the Swayze transect, seismic sections clearly show sub-horizontal and dipping geological boundaries and magnetotelluric model reveals pathways as narrow upper crustal sub-vertical zones of low resistivity. In addition, joint inversion of gravity and magnetic data on initial models constrained by surface geology, seismic and magnetotelluric models and petrophysical characterisations have improved the models by better detecting at depth the limits of lithological units, low-density batholiths, dykes and fault zones.New models reveal there are significant crustal difference between the well-endowed Abitibi and the less prospective Wabigoon subprovinces. The final models will map the lithospheric architecture and constrain large-scale intracratonic controls on magmatism, crustal and tectonic evolution, and subsequently mineralisation.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,703
Score d'incertitude au seuil0,929

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,265 · 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.

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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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