Stoichiometry-based estimates of ferric iron in calcic, sodic-calcic and sodic amphiboles: a comparison of various methods
Notice bibliographique
Résumé
An important drawback of the electron microprobe is its inability to quantify Fe3+/Fe2+ ratios in routine work. Although these ratios can be calculated, there is no unique criterion that can be applied to all amphiboles. Using a large data set of calcic, sodic-calcic, and sodic amphibole analysis from A-type granites and syenites from southern Brazil, weassess the choices made by the method of Schumacher (1997, Canadian Mineralogist, 35: 238-246), which uses the average between selected maximum and minimum estimates. Maximum estimates selected most frequently are: 13 cations excluding Ca, Na, and K (13eCNK - 66%); sum of Si and Al equal to 8 (8SiAl - 17%); 15 cations excluding K (15eK - 8%). These selections are appropriate based on crystallochemical considerations. Minimum estimates are mostly all iron as Fe2+ (all Fe2 - 71%), and are clearly inadequate. Hence, maximum estimates should better approximate the actual values. To test this, complete analyses were selected from the literature, and calculated and measured values were compared. 13eCNK and maximum estimates are precise and accurate (concordance correlation coefficient- r c <FONT FACE=Symbol>»</FONT> 0.85). As expected, averages yield poor estimates (r c = 0.56). We recommend, thus, that maximum estimates be used for calcic, sodic-calcic, and sodic amphiboles.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».