Partage des halogènes entre silicates hydroxylés en zone de subduction : modélisation ab initio et analyse in situ par LA-ICP-MS/MS
Notice bibliographique
Résumé
The distribution of halogens in hydrous silicates representative of subduction zones is quantified by ab initio modelling and in situ analysis. The quantification of the energetic cost of the substitution of OH groups by halogens by an ab initio modelling allows studying the impact of crystal chemistry on halogen partitioning. Calculations are carried out in large systems where halogens are treated as point defects, in minor to trace concentrations. Results highlight the competition between the effects of electrostatic interactions and steric hindrance for incorporation of halogens. Interaction with alkalis, along with octahedral site occupancy, plays a major role in controlling halogen incorporation, especially in mica and amphibole. Calculation of partition coefficients predicts fractionation between halogens, and shows that pargasite, biotite and lizardite are favoured hosts for all three halogens, followed by clinochlore, tremolite and carpholite. Incorporation of halogens in dioctahedral phyllosilicates or epidote is unfavourable. A protocol for LA-ICP-MS/MS (with electron microprobe) has been proposed to quantify F, Cl and Br in metamorphic and refertilized mantle rocks from the Mont Albert ophiolitic complex (Quebec, Canada). The presence of halogen-bearing amphibole in the peridotite highlights refertilization of the mantle wedge by Cl-, Br-enriched fluids derived from the metamorphic rocks of the slab. This study sheds light on the behaviour of halogens at depth, with F mostly stored in the minerals of the slab (in mica and amphibole), whereas Cl and Br are also abundantly found in refertilized mantle rocks.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».