A Multiscale Numerical Modeling Investigation on the Significance of Flow Partitioning for the Development of Quartz c‐Axis Fabrics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Quartz c‐axis fabrics in natural mylonites can vary to such an extent that they apparently give opposite senses of shear in a single thin section. Many hypotheses have been invoked to explain this. Here, we couple our self‐consistent multiscale approach for flow partitioning with the viscoplastic self‐consistent model for c‐axis fabric simulation to investigate quartz c‐axis fabric development. Quartz aggregates are regarded as microscale Eshelby inhomogeneities embedded in a macroscale medium whose effective rheology is represented by a hypothetical homogeneous equivalent medium which is assumed to be rheologically isotropic or has a planar anisotropy. We reproduced the observed quartz c‐axis fabrics. We found that although the microscale flow fields are distinct from one another and from the macroscale flow, the microscale vorticity in every inhomogeneity has the same sense as the macroscale vorticity. This implies that one can use the average of the microscale vorticity axes determined through the crystallographic vorticity axis analysis to obtain the macroscale vorticity axis. However, quartz c‐axis fabrics cannot be used to determine the vorticity number where flow partitioning is significant.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».