Quantitative characterization of orogens through isotopic mapping
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Orogens are major sites for crustal growth on Earth. However, characterizing orogens with stages is challenging. Here we present Nd isotope mapping results of felsic and intermediate igneous rocks from eight well-studied, typical Phanerozoic orogens. The data illustrate the distribution and areas of isotopic domains ranging from highly primitive to highly evolved, which reflects their final preservation from long-term crustal growth. From the data, we calculated the areal proportion of juvenile crust and divided the orogens into (i) highly primitive (with >70% juvenile crust); (ii) primitive (70-50%; e.g., Altaids with ~58%); (iii) slightly primitive (50–30%; e.g., North American Cordillera (~48%), Newfoundland Northern Appalachian Orogen (~40%), Lachlan Orogen (~31%)); (iv) evolved (30–10%); (v) highly evolved (10–0%; e.g., Tethyan Tibet (~4%), Caledonides (~2%), Variscides (~1%), and Qinling-Dabie (<1%)). Those from (i) to (iii) quantitatively characterize and/or correspond to simple and complex accretionary orogens, and from (iv) to (v) to complex and simple collisional orogens, respectively. Our study presents a new approach for quantitatively characterizing orogens based on compositional architecture through isotope mapping, and for investigating the relationships between orogenesis and continental growth.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».