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Enregistrement W3094235861 · doi:10.5194/egusphere-egu2020-1405

Multi-stage arc magma evolution recorded by apatite in volcanic rocks

2020· article· en· W3094235861 sur OpenAlexaff
Chetan Nathwani, Matthew Loader, Jamie J. Wilkinson, Yannick Buret, Robert Sievwright, Pete Hollings

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological and Geochemical Analysis
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyAmphibolePlagioclaseFractional crystallization (geology)GeochemistryIgneous differentiationCrustApatiteMagmaMagmatic waterIgneous rockVolcanoFluid inclusionsQuartzPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The chemical diversity observed in the rock record of volcanic arcs is determined by a multitude of processes operating between the magma source region and the surface. A fundamental step in producing this variability is fractional crystallisation, assimilation and melting in the lower crust which drives magmas to more evolved and hydrous compositions. During extensive fractionation of hydrous magmas in the lower crust, amphibole (± garnet) is stabilized in the fractionating assemblage and plagioclase is suppressed resulting in melts with elevated Sr, an absence of strong negative Eu anomalies (both elements being compatible in plagioclase), and depleted Y (compatible in amphibole and garnet). The high Sr/Y values that result can be used to provide insights into arc magma evolution, evaluate whether a magmatic system has the potential to form a porphyry-related ore deposit and track crustal thickness. However, this deep fractionation history may be obscured due to differentiation and mixing upon ascent to the shallow crust. Since arc rocks are a product of this multi-stage, polybaric process, unravelling the complete history of magmatic evolution using bulk-rock chemistry alone can be challenging. However, accessory minerals such as apatite, are capable of capturing discrete periods of melt evolution during differentiation [1]. For example, apatite has been shown to record the Sr content of the melt at the time of its crystallization which has been used to reconstruct host rock compositions in provenance studies [2, 3]. Here, we use a novel approach to track the petrogenesis of arc magmas using apatite trace element chemistry in volcanic formations from the Cenozoic arc of Central Chile. These rocks formed during magmatism that culminated in high Sr/Y magmas and porphyry ore deposit formation in the Miocene. We use Sr/Y, Eu/Eu* and Mg in apatite to demonstrate that apatite tracks the multi-stage differentiation of arc magmas. We apply fractional crystallization modelling to show that early crystallizing apatite inherits a high Sr/Y and Eu/Eu* melt chemistry signature that is predetermined by amphibole-dominated fractional crystallization in the lower crust. Our modelling shows that crystallisation of the in-situ host rock mineral assemblage in the shallow crust causes competition for trace elements in the melt that leads to apatite compositions diverging from bulk magma chemistry. Understanding this decoupling behaviour is important for the use of apatite as an indicator of metallogenic fertility in arcs and for interpretation of provenance in detrital studies. We suggest our approach is widely applicable for unravelling the composite evolution of arc magmas and studying magmatic processes conducive to porphyry ore deposit formation. References [1] Miles, A.J., Graham, C.M., Hawkesworth, C.J., Gillespie, M.R., and Hinton, R.W., 2013, Evidence for distinct stages of magma history recorded by the compositions of accessory apatite and zircon: Contributions to Mineralogy and Petrology. [2] Jennings, E.S., Marschall, H.R., Hawkesworth, C.J., and Storey, C.D., 2011, Characterization of magma from inclusions in zircon: Apatite and biotite work well, feldspar less so: Geology. [3] Bruand, E., Storey, C., and Fowler, M., 2016, An apatite for progress: Inclusions in zircon and titanite constrain petrogenesis and provenance: Geology, v. 44, p. 91–94.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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