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Enregistrement W4200607256 · doi:10.1016/j.oregeorev.2021.104657

Genesis and evolution of the San Manuel iron skarn deposit (Betic Cordillera, SW Spain)

2021· article· en· W4200607256 sur OpenAlexaff
Igór González-Pérez, José María González-Jiménez, Fernando Gervilla, Isabel Fanlo, Fernando Tornos, Vanessa Colás, Enrique Arranz Yagüe, John M. Hanchar, María del Mar Abad-Ortega, Antonio Jesús Moreno-Abril, María Carrión, Samuel Noval

Notice bibliographique

RevueOre Geology Reviews · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological and Geochemical Analysis
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesConsejo Nacional de Ciencia y Tecnología, ParaguayConsejo Nacional de Ciencia y TecnologíaMinisterio de Ciencia, Innovación y Universidades
Mots-clésSkarnGeologyCalciteChloriteGeochemistryOre genesisMineralogyElectron microprobeMagnetiteMineralChondriteForsteritePyroxeneOlivineMeteoriteFluid inclusionsHydrothermal circulationMaterials scienceQuartzMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The San Manuel magnesian skarn is an iron deposit hosted in dolomitic marbles from a tectonic slice imbricated within the Ronda peridotites, in the westernmost part of the Betic Cordillera, Spain. According to the dominant mineral assemblage, the skarn is subdivided into three different zones, (1) forsterite ± calcite skarn, (2) calcite ± chlorite ± serpentine skarn, and (3) Ca-amphibole skarn. The main ore in the skarn is a ∼ 2.5 m thick, massive ore body situated in the middle of the sequence. In this paper, we firstly report a comprehensive major to trace element composition, texture, microstructure, and mineralogy characterization for zoned magnesioferrite-magnetite grains of the San Manuel deposit using a combination of (1) laser ablation inductively coupled plasma mass spectrometer, (2) focused ion beam combined with transmission electron microscopy, and (3) electron back-scattered diffraction. We have defined four different magnesioferrite-magnetite generations. A complete sequence of zoning includes cores of magnesioferrite (Mag-1; MgO up to 10.6 wt%) overprinted by three successive generations of magnetite, namely Mag-2, Mag-3, Mag-4. Mag-2 (MgO < 4 wt%), hosts composite forsterite ± calcite ± chlorite inclusions, consistently with high Si, Ca, and Sr (average: 8204 ppm, 8980 ppm, and 49 ppm respectively) contents detected by in situ laser ablation inductively coupled plasma (LA-ICP-MS). Mag-3 replacing former Mag-1 and Mag-2 includes nanometric spinel and gahnite exsolutions detected by focused ion beam combined with a transmission electron microscope (FIB-TEM), which is consistent with its high Al, Ti, V, and Ga (average: 5073 ppm, 368 ppm, and 20 ppm, respectively) trace element concentration. Mag-4 is the Fe-richest magnetite (up to 94.16 wt% FeOtotal) forming the outermost rims in magnetite grains, and exhibiting the lowest total trace element contents. Approaches in temperature estimations employing magnetite-spinel exsolutions in Mag-3 suggest that the minimum temperature of the prograde stage reached temperatures below 700 °C, whereas Mag-4 should be formed during the retrograde stage. Magnetite microstructure studied by electron backscatter diffraction (EBSD) suggests Mag-4 formation under fluid-assisted dynamic conditions, which is consistent with the tectonic evolution of the emplacement. We propose that the San Manuel deposit formed by pulsed hydrothermal fluids derived from anatexis of crustal rocks during peridotite emplacement, promoting re-equilibration processes that led to the magnesioferrite-magnetite zoning.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,185 · 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'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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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