Trace-Element Composition of Cherts from Alkaline Lakes in the East African Rift
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Magadiite and cherts from the Magadi basin in southern Kenya and four other localities in the East African Rift all share distinctive compositional systematics: (1) negatively fractionated REE patterns; (2) high absolute concentrations of U, Nb, and Zr (up to 1,500 ppm versus a crustal average of 190 ppm); (3) normalized enrichments of U, Nb, and Zr relative to REE; (4) extreme fractionations of U-Th, Nb-Ta, and Zr-Hf; (5) positive Ce but negative Eu anomalies; and (6) normalized peaks at Mo, Ag, and Sb. Alkaline lake cherts composed of secondary quartz retain the trace-element patterns of the precursor, albeit at lower absolute element contents. Sublacustrine sinters at Lake Bogoria share some of the compositional features of the cherts from Magadi but lack the Ce and Eu anomalies and U-Th, Nb-Ta, and Zr-Hf fractionations. Cherts from ocean-ridge, pelagic, and continental-shelf settings are characterized by progressively larger Zr contents (≤ 170 ppm), but all are distinctly lower than in the alkaline-lake cherts, where micron-scale Zr-rich phases were identified as possible authigenic zircons. Both marine and alkaline-lake cherts share positive Ce anomalies. These result from scavenging of Ce by Fe-Mn oxyhydroxides in seawater, but from the solubility of Ce (IV) in oxidized alkaline brines for the lacustrine cherts. Europium anomalies range from small negative to positive in marine cherts, whereas alkaline-lake cherts feature large negative anomalies. These compositional systematics, which reflect the aqueous environment in which the chert precursor formed, confer a tool for interpreting the paleoenvironment of cherts in the geological record.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».