Gravity and magnetic modelling of layered mafic–ultramafic intrusions in large igneous province plume centre regions: case studies from the 1.27 Ga Mackenzie, 1.38 Ga Kunene–Kibaran, 0.06 Ga Deccan, and 0.13–0.08 Ga High Arctic events
Notice bibliographique
Résumé
Gravity and magnetic data from the global EGM2008 and EMAG2 datasets are used to identify geophysical anomalies in large igneous province (LIP) plume centre regions with the goal of characterizing mafic–ultramafic intrusions linked to those LIPs. Geophysical anomalies within 18 LIPs distributed globally are investigated. Four of these LIPs are selected for detailed modelling: the 1.27 Ga Mackenzie, 1.38 Ga Kunene–Kibaran, 0.06 Ga Deccan, and 0.13–0.08 Ga High Arctic LIPs. We recognize three spatial distribution types for intrusions in plume centre regions. These are (1) intrusions emplaced along a circular fault system that circumscribes the plume centre, (2) intrusions emplaced along linear rifts that, in some cases, converge towards the plume centre, and (3) single or unclassified intrusions. Modelling supports that the geophysical anomalies associated with these LIPs tend to be produced by large (radius >30 km) and deep-seated crustal intrusions, with densities consistent with mafic–ultramafic rock and magnetic susceptibilities consistent with serpentinized ultramafic rock, except within the Deccan where intrusions are smaller, mainly mafic in composition, and positioned at shallower depths in the crust.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».