Evaluating Geochemical Discriminants in Archean Gold Deposits: A Superior Province Perspective with an Emphasis on the Abitibi Greenstone Belt
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Discriminating Archean Au deposit types and related ore-forming processes is challenging but paramount for increasing Au exploration success. This study tests the validity of applying geochemical data generated from conventional bulk versus modern in situ methods as discriminants for classifying Au deposits in the Archean Swayze greenstone belt with further comparison to other deposits in the contiguous Abitibi greenstone belt and Red Lake area (Superior Province, Canada). The study used five well-characterized Au settings, based on new mapping, as a basis for evaluating in situ (δ18Oquartz, δ33, 34Ssulfide, laser ablation-inductively coupled plasma-mass spectrometry (LA-ICP-MS) analysis of pyrite, electron microprobe analysis of gold), and whole-rock geochemical datasets to resolve whether intrusion-related Au deposits can be discriminated from orogenic-type Au deposits. Results show that the in situ methods provide insight into processes related to Au mineralization, both primary and subsequent remobilization and upgrading, and define elemental and isotopic correlations that cannot be resolved using conventional bulk methods. For example, when comparing the whole-rock to laser ablation-inductively coupled plasma-mass spectrometry (LA-ICP-MS) trace metal data, only Ag, Te, and Hg show a consistent positive correlation with Au across deposit types in both data sets. Furthermore, the wholerock datasets combined with in situ isotopic analysis suggest the Archean sanukitoid-associated Au deposits represent a distinct group of intrusion-related deposits with mineralization characterized by low δ34Spyrite (<–5 to –25‰), inferred high fO2, an Hg-Te signature, and hosted in intrusions of <2690 Ma that predate shearing. The data and interpretations presented herein provide a baseline that can be widely utilized in future studies of Au deposits.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».