Preferred orientation of ferromagnetic phases in rock-forming minerals: insights from magnetic anisotropy of single crystals
Notice bibliographique
Résumé
In the early days of paleomagnetism, David Strangway was interested in understanding why igneous rocks are faithful recorders of the Earth’s magnetic field. He recognized that ferromagnetic (s.l.) grains that could be discerned by optical microscopy were too large to carry a stable remanent magnetization, and speculated whether fine-grained, ferromagnetic (s.l.) inclusions or exsolutions in silicate minerals are responsible. When these inclusions or exsolutions are randomly oriented, or the silicate hosts are randomly oriented in a rock, they can be a good recorder of the field. If these minerals, however, show an alignment within the silicate host, and the host is preferentially aligned due to flow structures or deformation, then the paleomagnetic direction and paleointensity could be biased. We examine the magnetic anisotropy arising from the ferromagnetic (s.l.) phases in silicate-host minerals. Single crystals of phyllosilicate, clinopyroxene, and calcite show most consistent ferrimagnetic fabric with relation to the minerals’ crystallographic axes, whereas olivine and feldspar display only a weak relationship. No discernable relationship is found between the ferrimagnetic anisotropy and crystallographic axes for amphibole minerals. Our results have implications when single crystals are being used for either studies of field direction or paleointensity or in cases where silicate minerals have a preferential orientation. Phyllosilicate minerals and pyroxene should be screened for significant magnetic anisotropy.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».