Labyrinth patterns in Magadi (Kenya) cherts: Evidence for early formation from siliceous gels
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Sedimentary cherts, with well-preserved microfossils, are known from the Archean to the present, yet their origins remain poorly understood. Lake Magadi, Kenya, has been used as a modern analog system for understanding the origins of nonbiogenic chert. We present evidence for synsedimentary formation of Magadi cherts directly from siliceous gels. Petrographic thin-section analysis and field-emission scanning electron microscopy of cherts from cores drilled in Lake Magadi during the Hominin Sites and Paleolakes Drilling Project in 2014 led to the discovery of two-dimensional branching “labyrinth patterns” in chert, which are a type of fractal “squeeze” pattern formed at air-liquid interfaces. Labyrinth patterns preserved in chert from Lake Magadi cores indicate invasion of air along planes in dewatering gels. These patterns support the precipitation of silica gels in the saline-alkaline Lake Magadi system and syndepositional drying of gels in contact with air as part of chert formation. Recognizing cherts as syndepositional has been critical for our use of them for U-Th dating. Identification of labyrinth patterns in ancient cherts can provide a better understanding of paleoenvironmental and geochemical conditions in the past.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».