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Enregistrement W4200461496 · doi:10.1144/sp516-2021-39

Concepts and revised models for Phanerozoic orogenic gold deposits

2021· article· en· W4200461496 sur OpenAlexaff
James K. Mortensen, D. Craw, Doug MacKenzie

Notice bibliographique

RevueGeological Society London Special Publications · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological and Geochemical Analysis
Établissements canadiensGeoscience BCUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhanerozoicForearcGeologyTectonicsGeochemistryPaleontologySubductionCenozoic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Existing published models for orogenic gold deposits (OGDs) do not adequately describe or explain most deposits of Phanerozoic age, and there are numerous reasons why Phanerozoic OGDs might differ significantly from older deposits. We subdivide Phanerozoic OGDs into four main subtypes, based on a number of descriptive criteria, including tectonic setting, lithological siting, and characteristics of the mineralization in each subtype. The four subtypes are: (1) crustal-scale fault-associated (CSF) subtype, (2) sediment-hosted orogenic gold (SHOG) subtype, (3) forearc (FA) subtype, and (4) syn- and late tectonic dispersed (SLTD) subtype. Lead isotopic studies suggest that Pb and other metals in all but the FA subtype were likely derived from relatively small source reservoirs in the middle or upper crust. OGDs formed in large, lithologically and structurally homogeneous regions will tend to be of the same subtype; however, in geologically complex orogenic belts it is common to find two or more subtypes that formed at approximately the same time. Based on the synthesis of global OGDs of Phanerozoic age, districts containing CSF or SHOG subtype deposits appear to have the best potential for hosting multiple large deposits. FA subtype deposits form in a relatively uncommon tectonic setting (accretionary forearc, possibly overlying a subducting spreading ridge) and are likely to be rare. SLTD subtype OGDs are the most common, but most are small and uneconomic, although they commonly generate substantial alluvial gold deposits.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0050,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,242
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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