Integrated Multi-Parameter Exploration Footprints of the Canadian Malartic Disseminated Au, McArthur River-Millennium Unconformity U, and Highland Valley Porphyry Cu Deposits: Preliminary Results from the NSERC-CMIC Mineral Exploration Footprints Research Network
Notice bibliographique
Résumé
Mineral exploration in Canada is increasingly focused on concealed and deeply buried targets, requiring more effective tools to detect large-scale ore-forming systems and to vector from their most distal margins to their high grade cores. A new generation of ore system models is required to achieve this. The Mineral Exploration Footprints Research Network is a consortium of 70 faculty, research associates, and students from 20 Canadian universities working with 30 mining, mineral exploration, and mining service providers to develop new approaches to ore system modelling based on more effective integration and visualization of multi-parameter geological-structural-mineralogical-lithogeochemical-petrophysical-geophysical exploration data. The Network is developing the next generation ore system models and exploration strategies at three sites based on integrated data visualization using self-consistent 3D Common Earth Models and geostatistical/machine learning technologies. Thus far over 60 footprint components and vectors have been identified at the Canadian Malartic stockwork-disseminated Au deposit, 20–30 at the McArthur-Millennium unconformity U deposits, and over 20 in the Highland Valley porphyry Cu system. For the first time, these are being assembled into comprehensive models that will serve as landmark case studies for data integration and analysis in the today’s challenging exploration environment.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».