Igneous Rock Associations 22. Experimental Petrology: Methods, Examples, and Applications
Notice bibliographique
Résumé
Experiments are an important source of basic information in petrology, from thermodynamic data used to develop predictive models to physical property data used to understand magma ascent and eruption. Since we all use experimental data in our work as geoscientists, it is important that we have a basic understanding of the methods used to prepare and perform experiments on rocks and minerals and their synthetic analogues. In this review I examine how the observational science of geology changed in the late 1800’s with the development of the interdisciplinary science of physical chemistry. The second part of the paper discusses what factors need to be considered in designing an experimental study; it focuses particularly on the problems of reaching equilibrium on the short timescales available in the laboratory. In the final section, I give four examples of geological problems that have been solved using experimental methods and make some suggestions about the directions that future experimental campaigns might take.RÉSUMÉL’expérimentation est une source importante d’information de base en pétrologie, qu’il s’agisse de données thermodynamiques pour développer des modèles prédictifs, ou des propriétés physiques utilisés pour comprendre la montée et l’éruption d’un magma. Puisque nous utilisons tous des données expérimentales dans notre travail de géoscientifique, il est important que nous ayons une compréhension minimale des méthodes utilisées pour préparer et réaliser des expériences sur les roches, les minéraux et leurs analogues de synthèse. Dans la présente étude, je me suis penché sur les changements survenus en science d’observation qu’est la géologie, à la fin des années 1800, avec le développement de la science interdisciplinaire de la chimie physique. La deuxième partie de l’article traite des facteurs à prendre en compte dans la conception d’une étude expérimentale; elle porte en particulier sur les problèmes d’atteinte d’un équilibre sur les temps courts du laboratoire. Dans la dernière section, je donne quatre exemples de problèmes géologiques qui ont été résolus à l’aide de méthodes expérimentales, et je fais des suggestions sur des orientations qui pourraient être adoptées lors de campagnes expérimentales à venir.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».