Notice bibliographique
Résumé
Abstract Empirical studies of zircon in migmatites document features compatible with growth during heating at suprasolidus conditions. However, numerical modelling of zircon behaviour suggests that suprasolidus zircon is expected to grow only during cooling and melt crystallization. Here, phase equilibrium modelling coupled with mineral–melt Zr partitioning is used in an attempt to reconcile the observations from migmatites with the predictions of previous numerical models of zircon behaviour in anatectic systems. In general, an equilibrium‐based model that includes Zr partitioning does not allow prograde suprasolidus zircon growth. However, melting of metapelites at temperatures just above the wet solidus may allow limited zircon growth because of the low solubility of zircon in melt coupled with a source of Zr from minor garnet and ilmenite breakdown. Preservation of this zircon requires entrapment in growing peritectic minerals during subsequent heating and further melting. Heating above muscovite exhaustion in metapelites is unlikely to grow zircon because of the progressive increase in zircon solubility as well as an increasing compatibility of Zr in the residual mineral assemblage. The modelled compatibility of Zr in the residue of a metabasite decreases during heating, but an increase in zircon solubility in melt counteracts this; prograde suprasolidus zircon growth in metabasites is unlikely. Infiltration of Zr‐rich melt into a migmatite during open‐system anatexis provides an additional potential mechanism for prograde suprasolidus zircon growth during high‐temperature metamorphism.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».