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Enregistrement W3133820455 · doi:10.3390/min11030264

Exploration for Platinum-Group Minerals in Till: A New Approach to the Recovery, Counting, Mineral Identification and Chemical Characterization

2021· article· en· W3133820455 sur OpenAlexaboutno aff
Sheida Makvandi, Philippe Pagé, Jonathan Tremblay, Réjean Girard

Notice bibliographique

RevueMinerals · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlatinum groupMineralGeologyHeavy mineralMineralogyGeochemistryBedrockProspectingMineral explorationMineral resource classificationPlatinumChemistryMetallurgyMaterials scienceProvenanceGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The discovery of new mineral deposits contributes to the sustainable mineral industrial development, which is essential to satisfy global resource demands. The exploration for new mineral resources is challenging in Canada since its vast lands are mostly covered by a thick layer of Quaternary sediments that obscure bedrock geology. In the course of the recent decades, indicator minerals recovered from till heavy mineral concentrates have been effectively used to prospect for a broad range of mineral deposits including diamond, gold, and base metals. However, these methods traditionally focus on (visual) investigation of the 0.25–2.0 mm grain-size fraction of unconsolidated sediments, whilst our observations emphasize on higher abundance, or sometimes unique occurrence of precious metal (Au, Ag, and platinum-group elements) minerals in the finer-grained fractions (<0.25 mm). This study aims to present the advantages of applying a mineral detection routine initially developed for gold grains counting and characterization, to platinum-group minerals in <50 µm till heavy mineral concentrates. This technique, which uses an automated scanning electron microscopy (SEM) equipped with an energy dispersive spectrometer, can provide quantitative mineralogical and semi-quantitative chemical data of heavy minerals of interest, simultaneously. This work presents the mineralogical and chemical characteristics, the grain size distribution, and the surface textures of 2664 discrete platinum-group mineral grains recovered from the processing of 5194 glacial sediment samples collected from different zones in the Canadian Shield (mostly Quebec and Ontario provinces). Fifty-eight different platinum-group mineral species have been identified to date, among which sperrylite (PtAs2) is by far the most abundant (n = 1488; 55.86%). Textural and mineral-chemical data suggest that detrital platinum-group minerals in the studied samples have been derived, at least in part, from Au-rich ore systems.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,696
Score d'incertitude au seuil0,445

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)0,0000,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,209 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations15
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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