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Enregistrement W4317564832 · doi:10.1130/g50675.1

Diamonds reveal subducted slab harzburgite in the lower mantle

2023· article· en· W4317564832 sur OpenAlexafffund
Nicole A. Meyer, Thomas Stachel, D. Graham Pearson, Richard A. Stern, Jeffrey W. Harris, Michael J. Walter

Notice bibliographique

RevueGeology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueHigh-pressure geophysics and materials
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Research Foundation
Mots-clésGeologyMantle (geology)SubductionDiamondTransition zoneGeochemistryLithosphereMelt inclusionsMagnesiteSlabGeophysicsPaleontologyMaterials scienceTectonics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Characterizing compositional heterogeneity in Earth’s lower mantle is critical to understanding its dynamics. Three low-nitrogen diamonds from Koffiefontein (South Africa), containing inclusion assemblages of ferropericlase ± orthopyroxene ± magnesite, constrain diamond formation in an Mg-rich lower-mantle environment. Ferropericlase inclusions have Mg# 82.7–88.5 and orthopyroxene inclusions (retrogressed bridgmanite) have Mg# 95.0–95.1 and mantle-like δ18O of +5.6‰ ± 0.2‰. Magnesite included in one diamond implicates carbonated fluids in diamond formation. High Mg# and low Ca, Al, and Na of the assemblage indicate a melt-depleted meta-harzburgitic environment, in contrast to more fertile compositions expected for primitive lower mantle. Extremely low Ca in orthopyroxene inclusions may reflect a combination of melt depletion and low equilibration temperatures at the time of trapping. Inclusion compositions implicate subducted oceanic slab meta-harzburgite as the host for diamond growth. Mantle-like δ18O of the orthopyroxene inclusions indicates unaltered oceanic lithosphere. Similar melt-depleted characteristics in lower-mantle inclusion assemblages worldwide support that meta-harzburgite is the dominant host of lower-mantle diamonds.

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 consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,175
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0020,003

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,201 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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