Grain-size distribution in the mantle wedge of subduction zones
Notice bibliographique
Résumé
[1] Mineral grain size plays an important role in controlling many processes in the mantle wedge of subduction zones, including mantle flow and fluid migration. To investigate the grain-size distribution in the mantle wedge, we coupled a two-dimensional (2-D) steady state finite element thermal and mantle-flow model with a laboratory-derived grain-size evolution model. In our coupled model, the mantle wedge has a composite olivine rheology that incorporates grain-size-dependent diffusion creep and grain-size-independent dislocation creep. Our results show that all subduction settings lead to a characteristic grain-size distribution, in which grain size increases from 10 to 100 μm at the most trenchward part of the creeping region to a few centimeters in the subarc mantle. Despite the large variation in grain size, its effect on the mantle rheology and flow is very small, as >90% of the deformation in the flowing part of the creeping region is accommodated by grain-size-independent dislocation creep. The predicted grain-size distribution leads to a downdip increase in permeability by ∼5 orders of magnitude. This increase is likely to promote greater upward migration of aqueous fluids and melts where the slab reaches ∼100 km depth compared with shallower depths, potentially providing an explanation for the relatively uniform subarc slab depth. Seismic attenuation derived from the predicted grain-size distribution and thermal field is consistent with the observed seismic structure in the mantle wedge at many subduction zones, without requiring a significant contribution by the presence of melt.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».