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Enregistrement W1039536796 · doi:10.1016/s0967-0653(97)88659-0

10.1016/s0967-0653(97)88659-0

2000· article· en· W1039536796 sur OpenAlexvenueno aff
L Danyushevsky, M. Carroll, Trevor J. Falloon

Notice bibliographique

RevueTime to knit · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueEvolution and Paleontology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlagioclaseGeochemistryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Detailed petrological, mineralogical and melt-inclusion studies of an unusual plagioclase-phyric high-Ca boninite from the North Tongan forearc demonstrate that phenocrysts of high-An plagioclase (An>90) crystallized at the latest stages of melt evolution from H2O-saturated dacitic melts (64-67 wt.% SiO2, ∼2 wt.% MgO) at ∼1050°C and low pressure (< 1 kbar). These melts contained ∼1.5 wt.% H2O and had low CaO/Na2O (∼3, in wt.%). Our results suggest that the presence of high-Ca (An>90) plagioclase phenocrysts in arc lavas does not necessarily imply either high H2O-contents of the melt (>6 wt.%), or involvement of refractory melts (CaO/Na2O > 8) in magma genesis, as was previously suggested. Established conditions of crystallization [P, T, X, X(H2O)] during evolution of the Tongan boninite contradict those predicted by available models of plagioclase-melt equilibria. The effect of H2O on the activities of plagioclase components in hydrous melts is strongly nonlinear. Extrapolation of experimental results on the effect of H2O on plagioclase-melt equilibria from melt H2O contents of >4 wt% to the low H2O contents (<2 wt%) of the evolved Tongan boninite predicts a less calcic plagioclase than observed, or higher H2O contents than measured in plagioclase-hosted melt inclusions. These observations are in accord with the well-known large effect of small amounts of H2O on mineral melting temperatures, and also with recent results on the effect of H2O on melt viscosities at low H2O contents. Better predictions require new experimental data at low P(H2O) (<1 kbar).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,884
Score d'incertitude au seuil0,394

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)1,0001,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,173
Écart entre enseignants0,162 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations40
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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