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Enregistrement W4401559391 · doi:10.1016/j.margeo.2024.107383

Insights on the formation of layered ferromanganese precipitates from the southern Mariana Arc, West Pacific, from micron-scale major, minor, and trace element variations

2024· article· en· W4401559391 sur OpenAlexaff
Derek R. Knaack, Matthew I. Leybourne, Andrew M. McDonald, Joseph A. Petrus, Daniel Layton‐Matthews, James R. Hein, Robert J. Stern

Notice bibliographique

RevueMarine Geology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeochemistry and Elemental Analysis
Établissements canadiensLaurentian UniversityArthur B. McDonald-Canadian Astroparticle Physics Research InstituteQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFerromanganeseGeologyTrace elementOceanographyScale (ratio)GeochemistryManganeseMetallurgyMaterials scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A combined laser ablation inductively coupled plasma mass spectrometry (LA-ICP-MS) and energy dispersive X-ray spectroscopy (EDS) study was used to map 49 elements in four Fe Mn precipitates produced from three different genetic processes (hydrogenetic, hydrothermal, and mixed-type hydrogenetic-hydrothermal) in samples obtained from the southern Mariana Arc. Results show Mn-oxide minerals are consistently found to be associated with Ba, Mo, Sb, V, Zn, and the rare earth elements and yttrium (REY), excluding Ce, whereas Fe-oxyhydroxide minerals are primarily associated with Ti, Co, Cr, Cu, Nb, and Pb. Element distributions in Fe Mn precipitates from the southern Mariana Arc differ from deposits formed in other environments; notably, there is a decoupling of As and Sb, and redox-sensitive elements are more variable than non-redox-sensitive elements. Samples previously classified as either hydrogenetic or hydrothermal in origin, based on bulk geochemical data, show characteristics of both at higher resolution. Combining high resolution in-situ data with genetic classification discrimination diagrams reveals more ambiguity in metal and metalloid origin than previously thought. Mariana Arc Fe Mn precipitates can be separated into two formation sub-types (hydrothermal or mixed hydrothermal/hydrogenetic) based on textural and compositional differences, e.g., differences in Ce/Ce and Y/Ho values and relative variations in (Zr + Y + Ce) versus (Co + Ni) versus (Mn + Fe). Improved classification and knowledge of how fast-growing hydrothermal Fe Mn precipitates form may help us identify a relatively renewable critical metal resource. • High resolution laser ablation maps (∼ 1 mm 2 ) were constructed from Mn crusts from the southern Mariana Arc. • Within each map, variation in composition is highly varied and, in some cases, different from whole rock analyses. • Results show that sources of metals to Mn crusts is highly variable in time and space. • Classification diagrams based on whole rock analyses do not reflect the true variation in metal sources to Mn crusts.

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 consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,994

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)0,0070,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,170 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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