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Enregistrement W1611586638 · doi:10.1029/2008tc002292

Deep subduction and rapid exhumation: Role of crustal strength and strain weakening in continental subduction and ultrahigh‐pressure rock exhumation

2008· article· en· W1611586638 sur OpenAlexaff
Clare Warren, Christopher Beaumont, Rebecca A. Jamieson

Notice bibliographique

RevueTectonics · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueHigh-pressure geophysics and materials
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilSight Research UK
Mots-clésSubductionGeologyCrustBuoyancyPlumeEclogitizationContinental crustPetrologySeismologyGeophysicsTectonicsOceanic crustMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The exhumation of crustal ultra‐high‐pressure (UHP) material depends on temporal and spatial variations in its detachment within the subduction channel. This dependence is investigated using numerical models with variable initial crustal strengths, representing a range of initial crustal compositions, and parameterized strain weakening, representing a range of processes that reduce effective crustal viscosity during deformation. Competition between down‐channel shear traction, favoring subduction, and up‐channel buoyancy, favoring exhumation, is expressed as the exhumation number, E , which can vary with time and position along the channel. Exhumed lower strength crust, which resists subduction owing to weak down‐channel traction, records peak conditions <35 kbar and exhumation rates <30 km Ma −1 . Higher strength crust is efficiently subducted to UHP depths ( E < 1), recording peak pressures >38 kbar. Given sufficient strain weakening, exhumation proceeds at >60 km Ma −1 , indicating that buoyancy ( E ≫ 1) drives exhumation in these models. In all models, exhuming UHP material forms a deforming ductile plume, with a range of possible structural relationships predicted between exhumed UHP and HP materials.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,174 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations124
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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