Magmatic affinity of modern and ancient subalkaline volcanic rocks determined from trace-element discriminant diagrams
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
When dealing with ancient subalkaline volcanic rocks, the alkali – total iron – magnesium (AFM) diagram is of limited use in assigning a tholeiitic versus calc-alkaline affinity because these elements are often mobile during alteration and metamorphism. Classification diagrams using immobile trace elements are preferable but need to be tested and optimized on unaltered rocks. To this end, a geochemical database containing over a thousand, presumed unaltered, subalkaline volcanic samples from young oceanic arcs was assembled. The data were classified using both major and trace-element approaches, and the results were compared. If the calc-alkaline and tholeiitic fields on the AFM diagram are used to define magmatic affinity, then the commonly used Zr versus Y, La versus Yb, and Th versus Yb discriminant diagrams misclassify 39%, 24%, and 28% of samples, respectively. After optimization (using a number of criteria), all three trace-element classification diagrams produce results that are generally consistent with the AFM diagram. The optimized diagrams only misclassify 7%, 11%, and 12% of the samples, respectively. A new Th/Yb versus Zr/Y diagram has a better overall performance than any single ratio diagram and may prove helpful in assigning magmatic affinities to volcanic rocks in ancient successions.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 découle