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Enregistrement W2050818896 · doi:10.1134/s1028334x15030241

Carbonate-silicate composition of diamond-forming media of fibrous diamonds from the Snap Lake area (Canada)

2015· article· en· W2050818896 sur OpenAlexaboutno aff
D. A. Zedgenizov, N. P. Pokhilenko, William L. Griffin

Notice bibliographique

RevueDoklady Earth Sciences · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological and Geochemical Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKimberliteGeologyGeochemistryDiamondCarbonatiteEclogiteMantle (geology)SilicateOlivineSilicicIncompatible elementPartial meltingMineralogyPetrologyVolcanoMaterials sciencePaleontologyMetallurgyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study presents new data on the compositions of microinclusions in fibrous diamonds from the Snap Lake area in the eastern part of the Slave Craton (Canada). The compositional trends of diamond microinclusions are consistent with those of diamond-forming media ranging continuously between a highly carbonatitic endmember and a highly silicic endmember. The microinclusions exhibit general enrichment of most incompatible elements, which is probably indicative of their crystallization during partial melting of mantle peridotites and eclogites. Our results also suggest that the diamond analyzed in this study may have formed as a result of interaction between carbonate-silicate melts and peridotitic wall-rocks at the base of a thick lithospheric mantle at depths below 300 km. The trace element distributions in the studied diamond microinclusions show a general similarity to those previously found in the parental kimberlites and carbonatites. These data suggest that diamonds may have crystallized either directly from a kimberlitic/carbonatitic melt or from a proto-kimberlitic fluid/melt, which was derived from a source also common to kimberlites. This is supported by differences in the major element compositions of diamond-forming fluids/melts and kimberlites.

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 consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,420
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,167 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations6
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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