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Enregistrement W4410007703 · doi:10.1038/s41561-025-01695-3

A mid-crustal tipping point between silica-undersaturated and silica-oversaturated magmas

2025· article· en· W4410007703 sur OpenAlexaboutno aff
Caroline Soderman, Owen Weller, Charles D. Beard, Nicolas Riel, Eleanor Green, T. J. B. Holland

Notice bibliographique

RevueNature Geoscience · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological and Geochemical Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTipping point (physics)GeologyTurning pointGeochemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Alkaline–silicate igneous complexes contain a huge diversity of rock types, ranging from silica-undersaturated (feldspathoid-normative) to silica-oversaturated (quartz-normative) compositions. At present, the controls on the formation of such compositional diversity are poorly quantified. Here we apply thermodynamic models to investigate these controls using a case study of the Blatchford Lake Igneous Complex (Canada), which is compositionally representative of worldwide alkaline–silicate systems. By modelling fractionation of a primitive mafic melt across crustal pressures, we identify a narrow (~0.5 kbar) ‘tipping point’ across which residual melts become silica-rich or alkali-rich when shallower or deeper, respectively. This tipping point is consistently present at mid-crustal pressures (3–5 kbar; ~10–15 km depth) for a range of viable primitive melts, moving to higher pressures within this range for more hydrous and more oxidized melts. Crystallization at these pressures (within barometric estimates for the complex) can therefore generate and explain the vast diversity of observed alkali-rich and silica-rich compositions. A similar tipping point is also present in other modelled mafic igneous systems at mid-crustal conditions, indicating it is a widespread phenomenon. This result implies a key role for mid-crustal mafic staging chambers in generating compositional diversity in alkaline–silicate complexes worldwide.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,211 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations7
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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