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Record W7045858359

Caractérisation structurale et modélisation 3D de la géologie de la région de Montréal, sud du Québec, Canada

2022· other· fr· W7045858359 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2022
Typeother
Languagefr
FieldEarth and Planetary Sciences
TopicGeological Modeling and Analysis
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsQuadrangleExcavationMetamorphic petrology
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La région de Montréal fait partie de la plateforme du Saint-Laurent, une séquence de roches cambriennes et ordoviciennes correspondant à une série sédimentaire marquant la transition d’un bassin de rift à une marge continentale passive, elle-même recouverte de dépôts d’avant-pays des formations de Trenton, du shale d’Utica et Lorraine. Les failles cassantes recoupant cette séquence montrent deux orientations principales, E-O et NO-SE, auxquelles s’ajoutent, dans le sud de la région de Montréal, des failles orientées N-S, telle que la faille de Havelock, et quelques failles orientées NE-SO. Dans cette étude, les données structurales et géologiques de surface provenant des visites d’affleurements rocheux, de divers projets d’infrastructures permettant d’observer des excavations du socle rocheux ou comprenant des forages carottés, ainsi que des données de cartographie souterraine, ont été compilées dans une base de données géolocalisées. Cette base de données permet de mieux contraindre la nature et la géométrie des formations géologiques, des failles régionales et est utilisée pour construire un modèle géologique 3D du socle rocheux de la région de Montréal. Le modèle 3D permet de proposer une mise à jour géologique régionale avec de nouveaux tracés de failles, notamment dans des zones où elles étaient considérées absentes, comme dans l’est et l’ouest de l’île de Montréal, et une nouvelle géométrie des formations géologiques. Le réseau de failles de la région de Montréal, historiquement cartographié par Clark (1972) et Globensky (1987), s’avère localement plus complexe; 51 failles ont été observées sur le terrain sur une vingtaine de sites et 233 failles ont été compilées des différents rapports de construction consultés, pour un total de 284 failles pour l’ensemble de la région. Cet ajout important est souligné par l’existence de nombreuses failles mineures (i.e. à faible rejet), notamment sur le territoire de l’île de Montréal d’où proviennent la majeure partie des données structurales. Les failles sont marquées, pour beaucoup d’entre elles, par du placage de calcite associé à des circulations de fluides hydrothermaux. Une dizaine de ces failles a fait l’objet d’un échantillonnage pour une datation LA-ICP-MS de l’U/Pb de la calcite. 7 échantillons, correspondant à 6 failles orientées E-O et à une faille orientée NO-SE, ont été datés avec succès, livrant des âges se répartissant selon trois périodes distinctes : Crétacé Précoce (c. 112-102 Ma), Crétacé Tardif (89-79 Ma) et Miocène (c. 22 Ma). Les âges mesurés, bien que peu nombreux, permettent de proposer une chronologie relative probable avec l’intrusion du mont Royal (c. 125 Ma). Ces âges sont cohérents avec les résultats d’Amidon et al. (2022) qui ont formulé une hypothèse de réactivation de ces failles bien après la fin du rift Atlantique qui auraient correspondu à des épisodes de soulèvement crustal et de volcanisme en réponse aux changements de circulation magmatique mantellique durant le Crétacé et au développement de la topographie récente des Appalaches durant le Miocène.
\n_____________________________________________________________________________ 
\nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Faille, structurale, modélisation 3D, datations U-Pb, base de données.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.340
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.008
GPT teacher head0.176
Teacher spread0.168 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Citations0
Published2022
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