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Enregistrement W4214925078 · doi:10.3390/geosciences12030114

Zircon from Altered Monzonite Rocks Provides Insights into Magmatic and Mineralizing Processes at the Douay Au Project, Abitibi Greenstone Belt

2022· article· en· W4214925078 sur OpenAlexafffund
Lucie Mathieu, Taylor D. Wasuita, Ross Sherlock, Fred Speidel, Jeffrey Marsh, B Dubé, O Côté-Mantha

Notice bibliographique

RevueGeosciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological and Geochemical Analysis
Établissements canadiensAgnico Eagle (Canada)Geological Survey of CanadaLaurentian UniversityUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésZirconQuartz monzoniteGeochemistryGreenstone beltGeologyHydrothermal circulationQuartzArcheanPlutonTectonics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Zircon provides essential information on the age and oxidation state of magmatic systems and can be used to characterize magmatic-hydrothermal Au mineralizing systems. Using the Douay intrusion-related gold system (IRGS) as a type example of Neoarchean syenite-associated mineralization (Abitibi greenstone belt), we demonstrate that zircon from altered quartz-monzonite rocks can also be used to infer the age of a magmatic-hydrothermal event. Here, zircon chemistry is used to identify the following sequence of events at the Douay exploration project: (1) the crystallization of zircon at ~2690 Ma in evolved residual melts with distinct U-contents (quartz-monzonite magma); (2) the extensive radiation damage for the U-rich grains over a period of ~10–15 My; and (3) the alteration of zircon grains at ~2676 Ma by interaction with magmatic-hydrothermal mineralizing fluids derived from syenite and carbonatite intrusive phases. This study also distinguishes extensively altered zircon grains from pristine to least-altered zircon formed in distinct magmatic environments using a Th/U vs. U discrimination diagram.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,192 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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