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Enregistrement W7057371776

Integrated geochemical modeling of magmatic degassing and hydrothermal interaction at Kaway Ijen volcano, Indonesia

2019· other· en· W7057371776 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueArca (British Columbia Electronic Library Network) · 2019
Typeother
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of OregonNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésFumaroleMagmaHydrothermal circulationVolcanoMelt inclusionsRhyoliteWolframiteImpact craterSubaerial
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Poster presentation at the <a href="http://www.iugg.org/">International Union of Geodesy and Geophysics (IUGG)</a> conference, Montreal, Canada (July 8-18, 2019).\n\n<p>Monitoring active volcanoes requires an understanding of magmatic degassing in relation to magma depth, temperature, composition, style of degassing (open vs closed) and interactions with hydrothermal systems. This conference presentation combines results of subsurface degassing (interpreted from melt inclusions) with measurements of fumarole gases and acid spring waters from Kawah Ijen volcano, Indonesia. Kawah Ijen is a stratovolcano with a growing rhyolite dome on the shore of a hyperacidic crater lake. The dome is emitting sulfur-rich gases from high temperature fumaroles (350-450°C). Matrix glass and melt inclusion compositions (including H2O, CO2, S, Cl and F) were measured for basaltic, dacitic and rhyolitic magmas. The behavior of the volatile species (Dvap-melt) during ascent, degassing and crystallization were modeled for an open system (including vapor fluxing) assuming Rayleigh fractionation, and for closed system processes assuming batch degassing and crystallization. The variable H2O-CO2 contents of the melt inclusions suggest that open system vapor fluxing (XH2Ovapor = 0.25-0.95 for basalt; 0.9-0.95 for dacite) is the dominant degassing style. The modeled S Dvap-melt values for basalt remain low (2-10) as the melt ascends (P= 400 to 100 MPa), then increase sharply to 200 at pressures.</p>

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,697
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,6970,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,187 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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