Factors contributing to metal endowment in the western Wabigoon and southern Abitibi subprovinces: a machine learning approach to Precambrian greenstone belts
Notice bibliographique
Résumé
Mineral exploration workflows are including more quantitative techniques and probabilistic targeting to capture subtle or convoluted relationships to gain insight about geological processes. However, related methodological improvements often focus on efficiency and sensitivity, leaving geologically representative feature engineering underdeveloped. Improving modeling capabilities alone is insufficient, and both geological plausibility and representation of complex processes or features are critical to generate robust predictive models. Geological features involved in Magmatic Ni-Cu-PGE, Volcanogenic Massive Sulfide (VMS) Cu-Zn-Pb-Ag(-Au), and Orogenic Au mineral system prospectivity from two Archean greenstone belts from the southern Superior Province near Timmins and Dryden, Ontario are examined and compared using a variety of statistical techniques. Specifically, this PhD research explores 1) current knowledge and characteristic geological features for both greenstone belts, 2) methods to enhance geological knowledge using whole rock geochemistry, 3) methods to reduce bias and improve repeatability when mapping structural complexity, 4) how data science and geological understanding of mineral systems can be integrated for enhanced feature engineering 5) which factors control, or are most strongly associated with mineralization, and 6) why the greenstone belts near Timmins and Dryden, Ontario have contrasting orogenic Au endowment. Data-related outcomes of this research include multi-disciplinary geoscientific databases (e.g., structural, field observations, geochemistry), new bedrock geology maps for each area, and reprocessed aeromagnetic grids. Methodological outcomes of this research include new geochemical classification diagrams for ultramafic to felsic (including tonalite- trondhjemite -granodiorite and lamprophyre) Archean igneous rocks, Igneous Rock Favorability indices, automatic mapping of structural complexity from bedding measurements and aeromagnetic lineaments, mapping pre-deformation fluid path distances, mapping rheological and chemical contrast, semi-discrete interpolation of characteristic element ratios, as well as mapping mobile element gain/loss. Geological knowledge outcomes include the importance ranking of factors controlling magmatic, volcanogenic, and orogenic prospectivity from random forests as well as geological insight about contrasting orogenic Au endowment in the Timmins and Dryden areas. Overall, this research demonstrates the importance of integrative studies that leverage multi- disciplinary data, methods, and knowledge to improve existing geological understanding, maximize data utility, and generate robust exploration targets. These improvements may enhance exploration under difficult conditions, such as in data sparse environments, regions affected by clustered/partial data representation, or targets under cover.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».