Crustal Anisotropy of Hudson Bay from Ambient-Noise Tomography
Notice bibliographique
Résumé
Summary The Hudson Bay basin is more than 1000 km wide and contains up to 2 km of Paleozoic sedimentary rocks that overlie Archean and Proterozoic crust of the Trans-Hudson orogen and adjacent cratonic regions (Eaton and Darbyshire, 2009). Twenty-one months of continuous ambient-noise recordings have been acquired from 37 broadband seismograph stations that encircle Hudson Bay. These stations are part of the Hudson Bay Lithospheric Experiment (HuBLE), an international project that is currently operating more than 40 broadband seismograph stations around the periphery of the Bay with the aim of improving our knowledge of crustal structure of the basin and underlying orogen, as well as to image the thick mantle root beneath the Canadian Shield. Using well-established data processing methods (Bensen et al., 2007) that included trend-removal, one-bit normalization and instrument-response correction, we obtained 591 inter-station group velocity dispersion curves from the amplitude-envelope of average daily cross-correlation functions (Lin et al., 2007). Data from these curves in the period range of 5-40 s provide the input for a tomographic inversion procedure developed for surfacewave analysis. We follow the inversion procedure described by Deschamps et al. (2008), which yields azimuthal anisotropy parameters in addition to an isotropic crustal velocity model. In principle, ambient-noise tomography has an advantage over two-station analysis of surface waves from earthquakes, in that a larger number of paths are typically available to perform tomographic inversion. In practice, however, dispersion curves obtained from ambient-noise analysis are less well resolved than those obtained from surface waves, which add uncertainty to the inversion. In addition to the tectonic interpretation of crustal anisotropic fabrics beneath Hudson Bay, a focus of this preliminary study is to assess the reliability of ambient-noise tomography approach where seismic anisotropy is considered as part of the inversion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».