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Enregistrement W2556247702 · doi:10.1139/cjes-2016-0132

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

2016· article· en· W2556247702 sur OpenAlexaffvenue
J.A. Blanchard, Richard E. Ernst, C. Samson

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Earth Sciences · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological Studies and Exploration
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaficUltramafic rockGeologyPlumeGeochemistryIgneous rockCrustMantle plumeLayered intrusionFlood basaltGeophysicsMagnetic anomalyPetrologySeismologyTectonicsLithosphere

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,748
Score d'incertitude au seuil0,924

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,176 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations35
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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