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Enregistrement W4375853156 · doi:10.1130/g51169.1

Mantle wedge olivine modifies slab-derived fluids: Implications for fluid transport from slab to arc magma source

2023· article· en· W4375853156 sur OpenAlexaff
Jan C.M. De Hoog, Eleri Clarke, Kéiko Hattori

Notice bibliographique

RevueGeology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological and Geochemical Analysis
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilSight Research UK
Mots-clésOlivineGeologyMantle wedgeMantle (geology)SlabPeridotiteSubductionGeochemistryDiapirPetrologyTransition zoneGeophysicsTectonicsSeismology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Boron is an effective tracer of fluid processes in subduction zones. High B and δ11B in arc magmas require efficient B transfer from the slab to magma source regions. The Higashi-akaishi metaperidotite body in the Sanbagawa high-pressure belt, Japan, is composed of locally serpentinized mantle wedge peridotites exhumed in a subduction channel. Cores of coarse-grained primary mantle olivine have 1–4 µg/g B, enriched compared to typical mantle olivine, and δ11B of −10‰ to −1‰, consistent with incorporation of fluids from dehydrating slab at ~90–120 km depth. Rims of primary mantle olivine as well as olivine neoblasts have even higher B (5–20 µg/g) and higher δ11B (−8‰ to +2‰) due to incorporating slab fluids at depths of ~70–100 km. Antigorite, formed below 650 °C, shows comparable δ11B and B contents as olivine rims. The data show that olivine is capable of scavenging significant amounts of B from fluids by diffusion and recrystallization at sub-arc pressures and temperatures. Considering the large amount of olivine in the mantle wedge, transport of slab-derived material to magma sources requires processes with minimal interaction with mantle peridotite, such as intensely channelized fluid flow or ascent of mélange diapirs, and limited porous fluid flow.

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 enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,998

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)0,0090,003

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,225
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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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