Prospectivity Modeling of Devonian Intrusion-Related W–Mo–Sb–Au Deposits in the Pokiok Plutonic Suite, West-Central New Brunswick, Canada, Using a Monte Carlo-Based Framework
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
Abstract The Pokiok Plutonic Suite (PPS) lies within the southern segment of New Brunswick's Central Plutonic Belt, Canada. The PPS exhibits significant Devonian intrusive events, including four main phases, namely the Hartfield Tonalite, the Hawkshaw Granite, the Skiff Lake Granite, and the Allandale Granite, hosting notable intrusion-related W–Mo–Sb–Au deposits. This study aimed to identify potential exploration targets for intrusion-related W–Mo–Sb–Au deposits using knowledge-driven mineral prospectivity mapping (MPM) techniques. Model- and judgment-related uncertainties undermine the reliability of knowledge-driven MPM. This study adopted a multifaceted approach, combining the mineral systems approach, parsimonious weighting methods, Monte Carlo simulation (MCS), and a risk–return analysis, to mitigate the effects of these uncertainties on MPM. We employed three multi-criteria decision-making systems, namely MCS-based Best Worst Method (BWM) with Measurement Alternatives and Ranking according to the Compromise Solution (MARCOS) (MCS–BWM–MARCOS), MCS-based Full Consistency Method (FUCOM) with MARCOS (MCS–FUCOM–MARCOS), and MCS-based Level Based Weight Assessment (LBWA) with MARCOS (MCS–LBWA–MARCOS), for MPM, with MCS–LBWA–MARCOS exhibiting the highest accuracy. The risk–return analysis was employed to interpret the results of our models. Low-risk, high-return cells reduced the search space for mineral exploration by ~ 15%, while predicting ~ 73% of the known intrusion-related W–Mo–Sb–Au occurrences. The methodology applied herein allows for a more confident selection of exploration targets using knowledge-driven MPM.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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