Charles L. Bérubé, Gema R. Olivo, Michel C. Chouteau
, Stéphane Perrouty, Pejman Shamsipour, Randolph J. Enkin, William A. Morris, Leonardo Feltrin et Raphaël Thiémonge
Article de revue (2018)
Un lien externe est disponible pour ce documentDépartement: | Département des génies civil, géologique et des mines |
---|---|
URL de PolyPublie: | https://publications.polymtl.ca/39577/ |
Titre de la revue: | Ore Geology Reviews (vol. 96) |
Maison d'édition: | Elsevier |
DOI: | 10.1016/j.oregeorev.2018.04.011 |
URL officielle: | https://doi.org/10.1016/j.oregeorev.2018.04.011 |
Date du dépôt: | 18 avr. 2023 15:02 |
Dernière modification: | 05 avr. 2024 11:35 |
Citer en APA 7: | Bérubé, C. L., Olivo, G. R., Chouteau, M. C., Perrouty, S., Shamsipour, P., Enkin, R. J., Morris, W. A., Feltrin, L., & Thiémonge, R. (2018). Predicting rock type and detecting hydrothermal alteration using machine learning and petrophysical properties of the Canadian Malartic ore and host rocks, Pontiac Subprovince, Québec, Canada. Ore Geology Reviews, 96, 130-145. https://doi.org/10.1016/j.oregeorev.2018.04.011 |
---|---|
Statistiques
Dimensions