Microorganisms as sensors for concealed mineral deposits ; application and development of microbiological mineral exploration in the Northwest Territories and British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Mineral exploration is becoming more challenging in that undiscovered deposits are likely concealed beneath thick cover sequences. Current, through-cover, geochemical methodologies often provide inconsistent results and have poorly developed anomalies that may go undetected. The development of innovative exploration strategies and robust techniques to see through cover is thus imperative to future discovery success. Profiling of microbial communities that populate the soils above mineral deposits provide a solution for geologists exploring in covered terrains. Microorganisms are well equipped to detect geochemical gradients as they are highly sensitive to subtle differences in the chemical and physical properties of their surroundings. High-throughput DNA sequencing technology and big-data analysis techniques have now advanced to the point that high-resolution information on microbial community composition and structure is readily accessible. My results have demonstrated the viability of microbial fingerprinting to directly identify the surface projection of buried kimberlites and porphyry copper deposits. Lab incubations and case studies from the Northwest Territories and south-central British Columbia were used to test the efficacy of microbial community profiling in deposit-scale exploration. Resulting 16S sequencing-derived datasets were integrated with chemistry, mineralogy, surface and sub-surface geology. My analyses show statistically significant microbial community shifts, correlated with the presence of porphyry copper mineralization and kimberlites, with a distinct community response at the species level directly over known deposits. The diversity of soil bacteria at kimberlites is also depressed in the same regions where microbial community profiles were anomalous. The observed relationship between microbial communities and buried mineralization demonstrates the power of microbial fingerprinting as a tool to accurately delineate putative ore deposits in covered terrain. The integration of microbial community information with soil chemistry and landscape development coupled with geology and geophysics appreciably improves the drill / no-drill decision process and has proven to be far more accurate than traditional surficial exploration methods, alone. There is high potential for application as a field-based technique as microbial databases for kimberlites and porphyry deposits are refined, and as sequencing technology is progressively developed into portable platforms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».