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Enregistrement W7030393136

From micro to mega: fluid inclusion data sets influence large-scale genetic models of orogenic gold deposits

2008· article· en· W7030393136 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueArchivio istituzionale della ricerca (Alma Mater Studiorum Università di Bologna) · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological and Geochemical Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArcheanGenetic modelTerraneMantle (geology)Inclusion (mineral)MagnetotelluricsStage (stratigraphy)Consistency (knowledge bases)Meteoric water
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

More than three decades of fluid inclusion studies of orogenic deposits have provided geologists with the knowledge of the fundamental physical-chemical properties of Au-depositing hydrothermal fluids within the Earth’s crust. To date, it is common knowledge that these ore fluids are aquo-carbonic in nature (CO2 = 5-15 mol%), with salinities that typically do not exceed 10 wt% NaCleq and Thtot in the 300-400 °C range. It is also common knowledge that these properties are documented with surprising consistency in Archean terranes of Canada, Africa, Australia, and India, and are not much different from those of much younger orogenic belts (e.g., Lachlan fold belt of Central Victoria, Australia). This consistent occurrence of similar fluid properties in distinct orogenic belts has represented an important argument for a unique genetic process of orogenic deposits, valid across time and space. This model would consider a stage of fluid production at the root zones of orogenic belts (source region), and a stage of fluid focusing and ore genesis typically within quartz-filled, brittle-ductile faults (veins) at shallow structural levels. \nBeing conceptually simple and appealing, this model has generated a lot of consensus in the scientific community; however, it also generated a vigorous debate on the actual identity of the source fluid, as virtually all the imaginable genetic processes at the source region were proposed in the last years, i.e. mantle vs. magmatic vs. heating of a deeply-driven meteoric fluid. This spectrum of models is based on stable isotope data, petrologic and timing arguments, and field associations, and keeps the fluid inclusion data at the background of data interpretation and discussion. In this talk, I will show how the fluid inclusion data collected during the last decades of research have progressively lost their initial influence in the construction of genetic models of orogenic deposits. A detailed survey of these data shows that past studies (1) do not identify unequivocal petrographic relationships between the entrapment of ore fluid within vein minerals and Au precipitation, (2) are based on poor quantitative constraints of the phase proportions in the fluid (i.e., the liquid/vapour ratio), and (3) do provide a quantitative estimation of the concentration of Au and other major and trace fluid components (i.e., Na, K, Ca, B, W, As, Sb, and Ag) in the ore fluid. Thus, the previous database should be re-considered and amended where needed. \nThe data I will present show how the systematic application of an up-to-date set of fluid inclusion analytical techniques in a limited number of well-known Au deposits of different categories (i.e., not only orogenic in the classical sense) amends and completes the previous knowledge on Au-transporting hydrothermal fluids, providing a more effective background for comprehensive genetic models of Au 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,186 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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