Pearce Element Ratio Diagrams: Linking Geochemical Data to Magmatic Processes
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY Pearce element ratios and diagrams (Pearce, 1968) are models designed to isolate the effects of crystal fractionation and accumulation (sorting) within the chemistry of a suite of igneous rocks. Here, we review the guiding principles and methods supporting the Pearce element ratio paradigm and provide worked examples with data from the Mauna Ulu lava flows (erupted 1970-1971, Kilauea Volcano, Hawaii). Construction of Pearce element ratio diagrams requires minimum data; a single rock analysis can suffice. The remaining data test the model. If the data fit the model, then the model is accepted as a plausible or likely explanation for the observed chemical variations. If the data do not fit, the model is rejected. Successful applications of Pearce element ratios require the presence and identification of conserved elements; elements that remain in the melt during the processes causing the chemical diversity. Conserved elements are identified through: a priori knowledge of the physical-chemical behaviour of the elements in rock-forming processes, plots of weight percentages of pairs of oxides against each other, or by constant ratios of two elements. Three kinds Pearce element ratio diagrams comprise a model: conserved element, assemblage test, and phase discrimination diagrams. The axial ratios for Pearce ratio diagrams are combinations of elements chosen on the basis of the chemical stoichiometry embedded in the model. Matrix algebra, operating on mineral formulae and analyses, is used to calculate the axis-ratios. Models are verified by substituting element numbers from mineral formulae into the ratios. Different intercepts of trends on Pearce element ratio diagrams distinguish different magma batches and, by inference, different melting events. We show that the Mauna Ulu magmas derive from two distinct batches, modified by sorting of olivine, clinopyroxene, plagioclase and, possibly, orthopyroxene (unobserved).
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».