Study of the Influence of Non-Deposit Locations in Data-Driven Mineral Prospectivity Mapping: A Case Study on the Iskut Project in Northwestern British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The accuracy of data-driven predictive mineral prospectivity models relies heavily on the training datasets used. These models are usually trained using data for “known” deposit locations as well as “non-deposit” locations that are based on randomly generated point patterns. In this study, data related to the Seabridge Gold Inc Iskut project, an epithermal Au deposit in northwestern British Columbia (BC), Canada, are used to test the utility of data-driven mineral prospectivity modeling. The input spatial dataset is comprised mostly of publicly available data. Data for 18 vein and epithermal Au known mineral occurrences (KMO) are obtained from the BC Geological Survey’s MINFILE repository and selected as training deposit locations. A total of eleven sets of non-deposit locations (NDL) were also created, including one set of selected non-prospective KMO for Au deposits from the MINFILE and ten sets of random point patterns. Given the scale of this study, most of the KMO recorded on the property are of the epithermal deposit type. Hence, they could not be used as a selection criterion. Data-driven mineral potential models are generated using the random forest (RF) algorithm and trained on multiple data sets. The comparison of RF models demonstrated that using non-prospective KMO generates more accurate predictions than the random point pattern. The produced mineral prospectivity maps delineated multiple areas with higher discovery potential, which matched viable targets for the Au-Cu epithermal-porphyry system identified through previous Seabridge Gold Inc. (Toronto, ON, Canada) field reconnaissance and drilling programs.
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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».