In-situ zircon and cassiterite LA-ICP-MS geochronology and implications for granite-hosted Sn deposit models and exploration: Insights from the Cameroon Line
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Tin mineralization of significant economic importance occurs across the continental portion of the Cameroon Line (CL). Tin deposits therein occur as both primary and secondary (residual and alluvial) ore. Though the temporal and, by inference, the genetic link between Sn mineralization and the host granite had long been modeled and widely accepted worldwide, in the CL, however, the age of the granite hosting cassiterite is poorly constrained, preventing a robust assessment of the temporal and genetic relationship between the Sn mineralization and its host rock. Here, we present in-situ zircon and cassiterite laser ablation inductively coupled mass spectrometry (LA-ICP-MS) U-Pb data in order not only to constrain the age of the granitic rock hosting the primary Sn ore but also to bracket the time frame of Sn mineralization, with respect to the magmatic-hydrothermal evolution of the parental magma of the host granite. Zircon from two greisen-altered, cassiterite-bearing granite samples yield overlapping and concordant ages of 64.21 ± 0.59 Ma and 65.46 ± 0.95 Ma, respectively, which are also overlapping with regional granite magmatism in the CL (ca. 65–30 Ma). On the other hand, cassiterite, which is spatially associated with the Paleocene zircon, yields Lower Eocene ages of 54.99 ± 0.35 Ma and 56.08 ± 0.46 Ma. The ca. 10 Myr time gap between zircon and cassiterite suggests that the granite is a passive host not genetically related to the Sn mineralization, which may be linked to a younger, concealed intrusion of ca. 55 Ma. This finding contrasts with the most widely accepted petrogenetic model of tin granite, according to which Sn mineralization and the host granite are cogenetic.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».