Preliminary Characterization of Submarine Basalt Magnetic Mineralogy Using Amplitude‐Dependence of Magnetic Susceptibility
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The past ∼200 million years of Earth's geomagnetic field behavior have been recorded within oceanic basalts, many of which are only accessible via scientific ocean drilling. Obtaining the best possible paleomagnetic measurements from such valuable samples requires an a priori understanding of their magnetic mineralogies when choosing the most appropriate protocol for stepwise demagnetization experiments (either alternating field or thermal). Here, we present a quick, and non‐destructive method that utilizes the amplitude‐dependence of magnetic susceptibility to screen submarine basalts prior to choosing a demagnetization protocol, whenever conducting a pilot study or other detailed rock‐magnetic characterization is not possible. We demonstrate this method using samples acquired during International Ocean Discovery Program Expedition 391. Our approach is rooted in the observation that amplitude‐dependent magnetic susceptibility is observed in basalt samples whose dominant magnetic carrier is multidomain titanomagnetite (∼TM 60–65 , (Ti 0.60–0.65 Fe 0.35–0.40 )Fe 2 O 4 ). Samples with low Ti contents within titanomagnetite or samples that have experienced a high degree of oxidative weathering do not display appreciable amplitude dependence. Due to their low Curie temperatures, basalts that possess amplitude‐dependence should ideally be demagnetized either using alternating fields or via finely‐spaced thermal demagnetization heating steps below 300°C. Our screening method can enhance the success rate of paleomagnetic studies of oceanic basalt samples.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».