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Enregistrement W3022942024 · doi:10.1038/s41598-020-63920-w

Surface processes forcing on extensional rock melting

2020· article· en· W3022942024 sur OpenAlexaboutno aff
Pietro Sternai

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological and Geochemical Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistero dell’Istruzione, dell’Università e della RicercaUniversità degli Studi di Milano-BicoccaDipartimenti di Eccellenza
Mots-clésGeologyMagmatismRiftMantle (geology)LithosphereCrustPetrologyContinental crustTectonicsGeochemistryExtensional tectonicsGeophysicsEarth scienceStructural basinGeomorphologyPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Surface processes and magmatism condition the structural evolution of continental rifts and passive margins through mechanical and thermal effects on the lithosphere rheology. However, their inter-relationships in extensional settings are largely unknown. Here, I use coupled thermo-mechanical geodynamic and landscape evolution numerical modeling to assess the links between erosion of rift shoulders, sedimentation within the rift basin and extensional rock melting. Results suggest that, when the crust is thinner than ~40 km, the extension rate is slower than ~2 cm/yr and the mantle potential temperature is below ~1230 °C, efficient surface processes may double crustal melting by Moho lowering and inhibit mantle decompression melting by ~50% through sediment loading within the rift basin. It is thus likely that surface processes significantly influenced the magmatic activity of a number of extensional settings worldwide - e.g. the Mediterranean, the Gulf of California, the Iberia-Newfoundland margin, and the South China Sea. Because magmatism and surface processes affect jointly the geological carbon cycle, the surface processes forcing on extensional rock melting investigated here involves an additional means of linkage between plate tectonics and climate changes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,183 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations52
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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