Stistaites of the South Urals
Notice bibliographique
Résumé
Research subject. Rare minerals of tin and antimony – stistaites from natural lead plates from the Severo-Svetlinskaya placer in the Chelyabinsk region and from microspherules of intermetallic compounds in the products of erosion of granites of the Kisegach complex in the Ilmeny Mountains. Materials and methods. Electron probe analysis and laser ablation with inductively coupled plasma were used to study the composition of the predominant minerals of intermetallic compounds in lead plates extracted during the washing of a gold-bearing placer, as well as from metal microspherules in the sandy fraction of eroded granites. Results. Two types of stistaite were identified: lead and arsenic-lead. Lead stistaites is sharply predominant, with its average composition (wt %) being Sb – 47.39, Sn – 38.75, Pb – 13.24, Cu – 0.06. The average composition of arsenic-lead stystaite (wt %) was found to be Sb – 43.89, Sn – 41.06, Pb – 11.02, As – 3.05, Cu – 0.47. Tin-lead microspherules from the destruction products of biotite granites of the Kisegach massif (Ilmeny Mountains) occasionally contain crystals and spotted precipitates of lead stistaite with the composition (wt %) of Sn 53.54, Sb 38.45, and Pb 7.42. Conclusions. It is assumed that, in both cases, the formation of alloys of intermetallic compounds of tin, lead and antimony with inclusions of native copper and iron was associated with granite magmatism.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».