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Enregistrement W3091781887 · doi:10.5194/egusphere-egu2020-2178

Changing our ideas about the evolution of magmatic systems with improved temporal resolution: do we get it right?

2020· article· en· W3091781887 sur OpenAlexaff
Urs Schaltegger, Joshua H.F.L. Davies

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological and Geochemical Analysis
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésZirconFelsicMaficBaddeleyiteGeochronologyFractional crystallization (geology)GeochemistryGeologyMagmaIgneous rockMantle (geology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Improvements to U-Pb geochronology of magmatic zircon have resulted in temporal resolution at the level of <0.1% for individual 206Pb/238U dates and of 0.02-0.05% for weighted mean 206Pb/238U ages of a statistically equivalent group of single crystal dates from zircon or baddeleyite (50,000 years for a Mesozoic igneous rock). This talk will give a short overview on the challenges and opportunities such high precision age determination implies in felsic and mafic magmatic systems. Felsic magmatic systems: Zircon dates from the same hand sample cover a temporal range that integrates their crystallization history in the melt. Since each grain crystalizes over a certain time period, the apparent age range is a minimum estimate of the duration of crystallization or the residence in a magma. A major challenge is the mitigation of decay-related lead loss through refined chemical abrasion procedures (Widmann et al., 2019) to avoid erroneous interpretation of zircon dates that appear too young. Apparent trace element or isotopic trends are typically not coherent with time and therefore reflect fractionation processes at different places and different times in the magmatic system, possibly within compositionally different magma batches. Mafic magmatic systems: Zircon is not a crystallizing phase in a basaltic melt, but can occur after ~90% fractionation of olivine, pyroxene and amphibole, zircon saturation can then be achieved in low-volume granitic melt pockets (depending on the water content). A zircon date is therefore an age information along the crystallization -cooling path of a mafic intrusion (Zeh et al., 2015). In low-Si and low-Zr melts, baddeleyite may arrive at saturation before zircon and can be used for dating as well. There are two clear problems with zircon/baddeleyite geochronology in mafic systems: (i) since baddeleyite saturates earlier than zircon, it should produce slightly older dates in the same rock; however, these minerals often display the inverse relationship. Since no pre-treatment for the removal of decay-damaged portions exists for baddeleyite, we can demonstrate that this discrepancy is due to lead loss. Mitigating lead loss is also difficult for zircon since it crystallized from residual melt patches of granitoid composition high in uranium, often resulting in metamict crystals; (ii) zircon populations from dolerites may spread over >100,000 years even in cases where simple thermal modeling shows that a dolerite sill has crystallized and cooled at 103 years timescales. Beside lead loss, we may suspect that certain zircon grains contain minute portions of pre-crystallization radiogenic lead from crustal contamination. We can explore and quantify cryptic inheritance through Hf, O isotopic analysis of the same dated zircon grains. Heterogeneous nucleation on relics of incompletely dissolved zircon is more probably than spontaneous nucleation. As an overarching challenge, we have no technique or independent approach to quantify lead loss and it remains the biggest uncertainty in U-Pb dating. References: Davies et al. (2015) Nature Communications, 8, 15596 ; Sell et al. (2014) Earth and Planetary Science Letters, 408, 48-56; Widmann et al. (2019) Chemical Geology, 511, 1-10; Zeh et al. (2015) Earth Planet. Sci. Lett. 418, 103-114

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)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,137

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,019
Communication savante0,0110,047
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0070,021
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,004

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,178 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2020
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