Mineral prospectivity mapping of orogenic gold mineralization in the Malartic-Val-d’Or Transect area, Metal Earth project, Canada
Notice bibliographique
Résumé
• Orogenic gold prospectivity mapping reveals new targets in Malartic-Val-d’Or area. • Random forest outperformed logistic regression, showing a higher success rate. • Crustal density, shear zones, and fault density are key for target generation. • Magnetotelluric anomalies highlight shear zones and hydrothermal footprints. Mineral Prospectivity Mapping has been applied to define exploration targets for orogenic gold mineralization in the world-class Malartic-Val-d’Or area (Quebec) of the Abitibi greenstone belt, a region that contributes significantly to Canada’s annual gold production. This research utilizes lithological, geophysical, and structural data from the Malartic transect, collected as part of the Metal Earth project, to investigate factors controlling gold distribution in the region. Stepwise logistic regression and random forest algorithms were employed to map mineral prospectivity for gold potential. The overall accuracy indicates that the random forest method has outperformed logistic regression, although the latter produced an acceptable model. This conclusion is supported by the classification accuracy validated using an independent Au occurrence database and the performance metrics generated by the random forest and logistic regression models. Crustal density, shear zones, and faults are strong predictors for distinguishing mineralized and non-mineralized locations, as identified by both Random Forest and Logistic Regression models. In the Malartic-Val-d’Or region, subvertical conductive anomalies revealed by magnetotelluric data align closely with major shear zones and crustal-scale structures, such as the Cadillac-Larder Lake deformation zone, which hosts significant gold deposits. These anomalies suggest a paleo-hydrothermal footprint of mineralizing fluids and highlight their critical role in the formation of orogenic gold deposits, a pattern also observed in other mining camps across the Superior craton. These results and associated mineral prospectivity maps are integral for greenfields exploration in the Malartic region and may offer valuable insights for mineral exploration in other greenstone belts of the Superior craton.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».