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Enregistrement W4417423865 · doi:10.1038/s41467-025-66213-w

The mantle source of REE-rich alkaline silicate magmas can be enriched by continent-derived sediment subduction

2025· article· en· W4417423865 sur OpenAlexaff
Kun‐Feng Qiu, Zheng-Yu Long, Rolf L. Romer, Ralf Halama, Anthony E. Williams‐Jones, Hao‐Cheng Yu, Shanshan Li, Mingqian Wu, Jun Deng

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological and Geochemical Analysis
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMetasomatismMantle (geology)SubductionCratonOceanic crustSilicatePartial meltingContinental crust

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alkaline silicate intrusions host large rare-earth-element (REE) resources, yet the precise origin of the mantle enrichment that generates these magmas remains unresolved. Here, we use a combination of Li-Ba-Sr-Nd isotopic data to clarify the processes responsible for the metasomatic enrichment of the mantle source. We focus on alkaline complexes in the North China Craton that host giant REE deposits, which exhibit broadly similar Li-Ba-Sr-Nd isotopic signatures, despite forming in different tectonic settings. Neither recycling of altered oceanic crust nor serpentinite-related metasomatism can reproduce these coupled geochemical signatures; instead, they require the addition of subducted continent-derived sediment derived from weathered continental crust. Storage of these REE-rich sediments within the lithospheric mantle lowers its solidus and creates chemically fertile domains. Lithospheric extension subsequently triggers selective melting of these domains, generating REE-rich alkaline magmas. Our findings suggest that continent-derived sediment recycling plays an important role in shaping the critical-metal budget of the Earth.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,225 · 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'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

Citations10
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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