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Enregistrement W4318775043 · doi:10.31223/x5wh3s

A new mechanism for brittle failure in garnets

2023· preprint· en· W4318775043 sur OpenAlexafffund
Renelle Dubosq, David Schneider, Alfredo Camacho, Baptiste Gault

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological and Geochemical Analysis
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMax-Planck-Institut für EisenforschungLeibniz-GemeinschaftDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésMyloniteGeologyBrittlenessGrain boundaryNucleationStrain hardening exponentElectron backscatter diffractionDislocationEclogiteDeformation mechanismMaterials scienceShear zoneComposite materialSeismologyTectonicsSubductionMicrostructure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Garnet is a high-strength mineral and preserves structures that can consequently be used to understand the flow strength and evolution of stress within the lower crust. Yet, the deformation mechanisms at the brittle¬-ductile transition of garnet remain ambiguous. Here, we study garnet porphyroclasts from an eclogite facies mylonite (central Australia) to investigate the mechanisms by which garnet is deformed under relatively dry, lower crustal conditions. Electron backscatter diffraction analysis reveals bands of small, relatively strain-free garnet with scattered orientations, outlined by polygonal to lobate high-angle grain boundaries cross-cutting the garnet porphyroclasts. Atom probe tomography of a high-angle grain boundary shows Fe enrichment in the form of planar and equally spaced arrays of Fe-rich nanoclusters. Our experiments demonstrate Fe segregation along grain boundaries of garnet, resulting in the nucleation of Fe-rich nanoclusters that can act as barriers for migrating dislocations which leads to strain-hardening that facilitates mechanical failure. The occurrence of strain-hardening in garnet potentially contributes to crustal strengthening that can lead to seismicity at depths.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,191 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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