The Effect of Arc Proximity on Hydrothermal Activity Along Spreading Centers: New Evidence From the Mariana Back Arc (12.7°N–18.3°N)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Back‐arc spreading centers (BASCs) form a distinct class of ocean spreading ridges distinguished by steep along‐axis gradients in spreading rate and by additional magma supplied through subduction. These characteristics can affect the population and distribution of hydrothermal activity on BASCs compared to mid‐ocean ridges (MORs). To investigate this hypothesis, we comprehensively explored 600 km of the southern half of the Mariana BASC. We used water column mapping and seafloor imaging to identify 19 active vent sites, an increase of 13 over the current listing in the InterRidge Database (IRDB), on the bathymetric highs of 7 of the 11 segments. We identified both high and low (i.e., characterized by a weak or negligible particle plume) temperature discharge occurring on segment types spanning dominantly magmatic to dominantly tectonic. Active sites are concentrated on the two southernmost segments, where distance to the adjacent arc is shortest (<40 km), spreading rate is highest (>48 mm/yr), and tectonic extension is pervasive. Re‐examination of hydrothermal data from other BASCs supports the generalization that hydrothermal site density increases on segments <90 km from an adjacent arc. Although exploration quality varies greatly among BASCs, present data suggest that, for a given spreading rate, the mean spatial density of hydrothermal activity varies little between MORs and BASCs. The present global database, however, may be misleading. On both BASCs and MORs, the spatial density of hydrothermal sites mapped by high‐quality water‐column surveys is 2–7 times greater than predicted by the existing IRDB trend of site density versus spreading rate.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».