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Enregistrement W4411538952 · doi:10.1144/geochem2024-064

Closure in concentration data: molar element ratio analysis of compositional variations in Castlepoint, New Zealand mudstones

2025· article· en· W4411538952 sur OpenAlexaff
Clifford R. Stanley

Notice bibliographique

RevueGeochemistry Exploration Environment Analysis · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensAcadia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyDiagenesisPetrographySedimentary rockFeldsparTrace elementGeochemistrySortingIlliteMineralogySiliciclasticCompositional dataIgneous rockPlagioclaseSideriteFaciesQuartzCalcitePaleontologyClay minerals

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quantitative interpretations of lithogeochemical datasets using Pearce element ratio (PER) analysis have revealed new information far beyond that acquirable using conventional element concentration scatterplots and statistics. Historically, most of these PER data interpretations have revealed new information about fresh and hydrothermally altered igneous rocks. As such, they have quantitatively provided new insights into lithogenetic and metasomatic processes. In contrast, molar element ratio (MER) analysis of sedimentary rocks has not been routinely undertaken, but its proper application can reveal new information about the deposition of sedimentary rocks, as well as their subsequent diagenesis. This paper investigates the compositional variability of 24 samples of mudstones from a well-described and sampled turbidite sequence in the Miocene Whakataki Formation, on the east coast of the North Island of New Zealand. Background data include whole rock and trace element concentrations from these T D and T E Bouma facies (parallel laminated and homogeneous mud), along with detailed X-ray diffraction, and mineralogical and size fraction information. These data provide a substantial petrographic foundation for data interpretation using MER analysis. Results reveal that several material transfer processes served to modify the compositions of these mudstones over time. Gravitational sorting of quartz, or quartz overgrowths (but not feldspar sorting), occurred during sediment deposition and/or diagenesis. Precipitation of impure siderite <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <mml:mo>±</mml:mo> </mml:math> apatite concretions and calcite cement, and alteration of feldspar to illite occurred during diagenesis. Appropriately constructed PERs not only provide quantitative estimates of the extent of these processes, but illustrate that the method can facilitate, detect and detail an understanding of many subtle to obvious material transfer processes in clastic sedimentary rocks. Thus, PER analysis represents an effective method with which geoscientists can understand the causes of compositional variability in the sedimentary realm using lithogeochemical data.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,880
Score d'incertitude au seuil0,837

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,228 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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