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Enregistrement W4283376291 · doi:10.1007/s00410-022-01922-9

Variation of plagioclase shape with size in intermediate magmas: a window into incipient plagioclase crystallisation

2022· article· en· W4283376291 sur OpenAlexaff
Martin Mangler, Madeleine C. S. Humphreys, Fabian B. Wadsworth, Alexander A. Iveson, Michael D. Higgins

Notice bibliographique

RevueContributions to Mineralogy and Petrology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological and Geochemical Analysis
Établissements canadiensUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesDurham UniversityNatural Environment Research CouncilSight Research UK
Mots-clésPlagioclaseNucleationGeologyCrystal (programming language)CrystallizationMagmaMineralogyCrystal growthVolcanoSupercoolingCrystal habitCrystallographyGeochemistryQuartzChemistryThermodynamicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Volcanic rocks commonly display complex textures acquired both in the magma reservoir and during ascent to the surface. While variations in mineral compositions, sizes and number densities are routinely analysed to reconstruct pre-eruptive magmatic histories, crystal shapes are often assumed to be constant, despite experimental evidence for the sensitivity of crystal habit to magmatic conditions. Here, we develop a new program ( ShapeCalc ) to calculate 3D shapes from 2D crystal intersection data and apply it to study variations of crystal shape with size for plagioclase microlites ( l < 100 µm) in intermediate volcanic rocks. The smallest crystals tend to exhibit prismatic 3D shapes, whereas larger crystals ( l > 5–10 µm) show progressively more tabular habits. Crystal growth modelling and experimental constraints indicate that this trend reflects shape evolution during plagioclase growth, with initial growth as prismatic rods and subsequent preferential overgrowth of the intermediate dimension to form tabular shapes. Because overgrowth of very small crystals can strongly affect the external morphology, plagioclase microlite shapes are dependent on the available growth volume per crystal, which decreases during decompression-driven crystallisation as crystal number density increases. Our proposed growth model suggests that the range of crystal shapes developed in a magma is controlled by the temporal evolution of undercooling and total crystal numbers, i.e., distinct cooling/decompression paths. For example, in cases of slow to moderate magma ascent rates and quasi-continuous nucleation, early-formed crystals grow larger and develop tabular shapes, whereas late-stage nucleation produces smaller, prismatic crystals. In contrast, rapid magma ascent may suppress nucleation entirely or, if stalled at shallow depth, may produce a single nucleation burst associated with tabular crystal shapes. Such variation in crystal shapes have diagnostic value and are also an important factor to consider when constructing CSDs and models involving magma rheology.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations35
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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