Reading the mineral record of fluid composition from element partitioning
Notice bibliographique
Résumé
Earth is the "blue planet," with more than 70% of its surface covered in water and the equivalent of up to four oceans of water in its interior. This abundance of water has a profound impact on the processes that shape our planet as well as the development of the organisms that inhabit it. To understand this impact, it is necessary to know the properties and compositions of this fluid. At present, this information is largely unavailable, because direct samples of fluid are rare, especially for early Earth and Earth's interior, and other estimators are semiquantitative, at best. Here we propose a different approach in which the composition of the fluid is reconstructed from that of minerals, based on the characteristic trace element partitioning between minerals and aqueous fluids. We show experimentally that this partitioning is systematic and obeys lattice-strain theory. It depends strongly on element complexation in the fluid, but this dependence is predictable and can be accommodated. Unlike fluids, minerals with preserved compositions are readily available in the geological record, and this approach therefore provides a powerful and widely applicable tool to reconstruct a quantitative record of fluid composition for the full range of Earth environments and for its earliest history. © 2010 Geological Society of America.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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) | 0,022 | 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 tête enseignante, 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 ».