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Enregistrement W3107094538 · doi:10.1002/9781119521143.ch2

Boundary‐Layer Melts Entrapped as Melt Inclusions? The Case of Phosphorus‐ and CO <sub>2</sub> ‐Rich Spinel‐Hosted Melt Inclusions from El Hierro, Canary Islands

2020· other· en· W3107094538 sur OpenAlexaff
Marc‐Antoine Longpré, John Stix, Nobumichi Shimizu

Notice bibliographique

RevueGeophysical monograph · 2020
Typeother
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological and Geochemical Analysis
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMelt inclusionsSpinelOlivineInclusion (mineral)GeologyMineralogySilicateCrystal (programming language)GeochemistryChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Melt inclusions provide unique information on the volatile budgets and compositional diversity of magmatic systems, but are susceptible to synentrapment and postentrapment compositional modifications. The possible formation of chemically anomalous boundary layers around growing crystals and their subsequent entrapment as melt inclusions have been demonstrated experimentally and theoretically, but are thought to be of negligible importance in natural melt-inclusion suites. Here we report on the major, trace, and volatile element compositions of spinel-hosted melt inclusions from El Hierro, Canary Islands, that show anomalous departures in FeOt–SiO2 space and high concentrations of P2O5, a slow diffuser in silicate melts, with respect to olivine-hosted melt inclusions, the matrix glass, and bulk rock from the same samples. These inclusions also display extremely high CO2 concentrations and high S/H2O and Cl/F ratios. With the rapid growth textures of spinels, these observations suggest that spinel-hosted melt inclusions represent boundary-layer melts, the compositions of which were controlled by synentrapment crystal growth and incomplete diffusive relaxation. Our results document a rare case of entrapment of boundary-layer melt in natural magmas, indicate that fast-grown spinel may be a poor melt-inclusion host target, and highlight a means to flag potential boundary-layer melts in melt-inclusion data sets.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,404
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,207 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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