Overview of surficial geochemistry and indicator mineral surveys and case studies from the Geological Survey of Canada's GEM Program
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The Geological Survey of Canada carried out reconnaissance-scale to deposit-scale geochemical and indicator-mineral surveys and case studies across northern Canada between 2008 and 2020 as part of its Geo-mapping for Energy and Minerals (GEM) program. In these studies, surficial geochemistry was used to determine the concentrations of up to 65 elements in various sample media including lake sediment, lake water, stream sediment, stream water, or till samples across approximately 1 000 000 km 2 of northern Canada. As part of these surficial geochemistry surveys, indicator mineral methods were also used in regional-scale and deposit-scale stream sediment and till surveys. Through this program, areas with anomalous concentrations of elements and/or indicator minerals that are indicative of bedrock mineralization were identified, new mineral exploration models and protocols were developed, a new generation of geoscientists was trained, and geoscience knowledge was transferred to northern communities. Regional- and deposit-scale studies demonstrated how transport data (till geochemistry, indicator mineral abundance) and ice-flow indicator data can be used together to identify and understand complex ice flow and glacial transport. Detailed studies at the Izok Lake Zn–Cu–Pb–Ag VMS, Nunavut, the Pine Point carbonate-hosted Pb–Zn in the Northwest Territories, the Strange Lake REE deposit in Quebec and Labrador as well as U–Cu–Fe–F and Cu–Ag–Au–Au IOCG deposits in the Great Bear magmatic zone, Northwest Territories demonstrate new suites of indicator minerals that can now be used in future reconnaissance- and regional-scale stream sediment and till surveys across Canada.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle