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Enregistrement W4412951396 · doi:10.1016/j.lithos.2025.108205

Diamond – garnet elastic geobarometry applied to an eclogitic system

2025· article· en· W4412951396 sur OpenAlexfundno aff
Marta Morana, Lorenzo Barni, Fang Hu, Giulia Marras, Gianfelice Cinque, Antonio Angellotti, Fabrizio Nestola, A. M. Logvinova, Д. С. Михайленко, Luca Bindi, Vincenzo Stagno

Notice bibliographique

RevueLithos · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Waves and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUral Branch, Russian Academy of SciencesMinistero dell'Università e della RicercaEuropean Synchrotron Radiation FacilityCanadian Anesthesiologists' Society
Mots-clésGeologyGeochemistryDiamondMaterials scienceMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The investigation of mineral inclusions in diamonds represents a unique tool to better understand the mineralogy and composition of hidden portions of Earth's mantle and, hence, determine conditions of pressure and temperature at the time of diamond formation. Using a combination of experimental techniques and different geothermobarometric approaches, we characterized a natural diamond from Udachnaya kimberlite pipe entrapping nine inclusions; the inclusions are five garnets, three clinopyroxene and one sulfide and represent an eclogitic paragenesis. Here, we adopted, for the first time, the elastic geobarometry method to the garnet-diamond inclusion-host system to calculate the entrapment conditions for the diamond-garnet pair, resulting in 5.7(±0.3) GPa at 1154 °C. These P-T data are compared with estimates obtained through chemical geothermobarometry, employing T projection onto the local geotherm, a common approach used for eclogite xenoliths in absence of robust calibrated barometers. Our data demonstrate that elastic geobarometry for the garnet-diamond pair results to be a very reliable tool to determine the diamond formation also for eclogitic systems and this will allow to expand our knowledge on eclogitic diamonds in terms of depth of formation.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,837

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,001

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 GPT0,207
Écart entre enseignants0,200 · 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'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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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