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Enregistrement W3174138565 · doi:10.5382/econgeo.4863

A New Approach to Characterizing Deposit Type Using Mineral Inclusion Assemblages in Gold Particles

2021· article· en· W3174138565 sur OpenAlexaffabout
R. J. Chapman, James K. Mortensen, Murray M. Allan, Richard Walshaw, Jeffrey D. Bond, Kathryn R.G. MacWilliam

Notice bibliographique

RevueEconomic Geology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensYukon UniversityGeoscience BCUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLodePlacer miningGeologyPlacer depositGeochemistryMineralization (soil science)Mineral explorationInclusion (mineral)MineralBase metalArsenopyriteMineralogyTerraneMetallogenyPyritePaleontologyMetallurgyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Mineral inclusions within native gold are features of lode gold occurrences that are preserved in detrital particles. Inclusion assemblages in populations of gold particles in placers from specific localities are revealed through inspection of polished sections, and assimilation of robust data sets permits reconstruction of the lode source mineralogy. Inclusion assemblages differ considerably according to the source deposit type, and various approaches have been employed to graphically represent inclusion mineralogy. We present a simple method for depicting and comparing inclusion assemblages using a single standardized radar diagram template that illustrates the proportions of 11 metal and five nonmetal (and metalloid) elements in each inclusion assemblage. The Canadian Cordillera hosts many different gold-bearing deposit types and is an ideal terrane in which to develop a globally applicable methodology. Although placer gold is widespread, the location and nature of source mineralization is commonly unclear. This study is based on the inclusion suites recorded in 37 sample sets of gold particles from both placer and lode localities. Radar diagrams describing inclusion assemblages show clear generic differences according to deposit type. Diagnostic signatures have been established and act as templates against which samples of unknown origin may be compared. This approach permits differentiation between populations of gold particles formed in different magmatic systems (low-sulfidation epithermal, calc-alkalic porphyry, and alkalic porphyry), which may all be distinguished from gold formed in orogenic (amagmatic) mineralization. Metallic element signatures are most useful in differentiating gold from different magmatic hydrothermal systems, whereas nonmetallic elements allow for classification of orogenic gold subtypes. Comparisons of mineral inclusion signatures from gold in the Canadian Cordillera to samples from similar geologic settings worldwide suggest that this approach to gold fingerprinting is globally applicable. Therefore, the geochemical signatures of inclusion assemblages provide a robust indication of deposit type and may be applied in exploration to illuminate regional metallogeny in areas where relationships between placer deposits and their source(s) may be unclear.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,597
Score d'incertitude au seuil0,515

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 ouverte0,0000,002
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations21
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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