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Enregistrement W4306923030 · doi:10.1130/g50515.1

Early Au-rich sulfide liquid saturation explains the low Au endowment of continental intraplate alkaline magmas

2022· article· en· W4306923030 sur OpenAlexaff
Bertrand Rottier, Cyril Chelle-Michou, Vincent Casanova, Camille Pastore, Peter Tollan

Notice bibliographique

RevueGeology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological and Geochemical Analysis
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntraplate earthquakeGeologyGeochemistryMagmaSulfideIgneous differentiationVolcanoMetallurgyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Alkaline magmatic systems formed in intraplate settings have a low Au endowment, contrasting with the high Au fertility of alkaline magmatic systems in arc and rift settings, which host numerous Au-rich porphyries and Cu-Au and Au-Ag epithermal deposits. Among other factors, the Au fertility of a magmatic system is determined by the Au concentration of the ore-forming magma, which is strongly controlled by the amount and chemistry of magmatic sulfides that fractionated during magma differentiation. To better explore the factors controlling the low Au endowment of alkaline magmatic systems formed in intraplate settings, we studied magmatic sulfide and silicate melt inclusions hosted in various phenocrysts from the Mont-Dore Massif (France). The magmatic system was saturated with Cu-poor, Au-rich sulfide liquid during its differentiation from basanite to trachyandesite, leading to a strong depletion of both Cu and Au in the residual melt. This presumably reduced the capacity of the magmatic system to form Au-rich magmatic-hydrothermal deposits. Such evolution contrasts with previous studies conducted in sulfide-saturated magmatic systems formed in arc settings, where an Au-poor monosulfide solid solution was the main sulfide phase to crystallize, only marginally affecting the Au budget of those systems. We conclude that the observed saturation of Au-rich sulfide liquid during evolution of the studied volcanic products could explain the low Au endowment of intraplate alkaline magmatic systems.

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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,983

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)0,0170,000

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 GPT0,186
Écart entre enseignants0,178 · 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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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