Applying Mineral System Criteria to Develop a Predictive Modelling for Epithermal Gold Mineralization in Northern New Brunswick: Using Knowledge-Driven and Data-Driven Methods
Notice bibliographique
Résumé
Using mineral prospectivity mapping (MPM), the mineral systems approach enables the identification of geological indicators linked to ore formation. This approach streamlines exploration by minimizing the time and cost required to identify areas with the highest mineral potential. With its extensive till cover and dense forests limiting bedrock exposure, New Brunswick provides an ideal environment to test this approach. The New Brunswick portion of the Canadian Appalachians hosts a diverse range of gold deposits and occurrences that formed during various stages of the Appalachian orogeny. In northern New Brunswick and the adjacent Gaspé Peninsula, the Tobique–Chaleur Zone contains several orogenic and epithermal gold systems that are closely associated with a large-scale crustal fault and its offshoots, i.e., the long-lived trans-crustal Rocky Brook–Millstream Fault system. To identify favorable zones for epithermal gold mineralization in northwestern New Brunswick, this study employed MPM by translating key mineral system components—such as ore metal sources, fluid pathways, traps, and geological controls—into mappable criteria for regional-scale analysis. The data were modeled through the integration of knowledge-based and data-driven methods, including fuzzy logic, geometric average, and logistic regression approaches. The concentration–area (C–A) fractal model was applied to reclassify the final maps based on prospectivity values obtained from these three approaches, dividing the mineral prospectivity maps into six classes, with threshold values emphasizing high-favorability zones. The fuzzy overlay model had the highest predictive accuracy (AUC 0.97), followed by the geometric average model (AUC 0.93), whereas the logistic regression identified more tightly constrained high-potential zones. In the prospectivity models, known epithermal gold mineralization consistently overlaps with regions of high favorability. This suggests a positive result from the use of MPM, indicating that this approach could be applicable to other regions and types of ore deposits.
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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».