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Enregistrement W4415989431 · doi:10.1038/s43247-025-02830-z

Metal scavenging by sulfide oxidation in porphyry copper deposit root zones

2025· article· en· W4415989431 sur OpenAlexaff
Shiwei Wang, Taofa Zhou, Michael Anenburg, Pete Hollings, Lejun Zhang, Yu Fan, David R. Cooke, Bin Fu

Notice bibliographique

RevueCommunications Earth & Environment · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGeochemistry and Geochronology of Asian Mineral Deposits
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPorphyry copper depositMaficZirconMineralization (soil science)CrustCretaceousSulfideScavenging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Porphyry copper (-gold) deposits in both arc and non-arc settings are hosted by oxidized magmatic rocks, but the exact mechanism by which the source magmas of these non-arc deposits become oxidized remains obscure. Through whole-rock geochemistry, mineral chemistry, and zircon isotopic analyses, here we show that the Neoproterozoic root of the Cretaceous Shaxi porphyry copper-gold deposit in the Jiangnan orogen is reduced and copper-sulfide rich, whereas the Cretaceous ore-forming magmas are oxidized. An oxidized mafic melt flushed the Neoproterozoic root zone, extracted copper and gold, and transported them to the upper crust where the Cretaceous Shaxi deposit formed. Evidence is recorded in growth zones of clinopyroxene, zircon, spinel, and plagioclase. Our results indicate that the relatively reduced, sulfide-enriched sub-continental lithospheric mantle or lower crust is essential but not sufficient for the formation of fertile non-arc porphyry magmas. Addition of a newer oxidized magma is crucial for the formation of this mineralization style.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,182
Score d'incertitude au seuil0,692

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,189 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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