A brittle failure model for long‐period seismic events recorded at Turrialba Volcano, Costa Rica
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A temporary seismic network, consisting of 23 broadband and six short‐period stations, was installed in a dense network at Turrialba Volcano, Costa Rica, between 8 March and 4 May 2011. During this time 513 long‐period (LP) events were observed. Due to their pulse‐like waveforms, the hypothesis that the events are generated by a slow‐failure mechanism, based on a recent new model by Bean et al. (2014), is tested. A significant number (107) of the LPs are jointly inverted for their source locations and mechanisms, using full‐waveform moment tensor inversion. The locations are mostly shallow, with depths < 800 m below the active Southwest Crater. The results of the decompositions of the obtained moment tensor solutions show complex source mechanisms, composed of high proportions of isotropic and low, but seemingly significant, proportions of compensated linear vector dipole and double‐couple components. It is demonstrated that this can be explained as mode I tensile fracturing with a strong shear component. The source mechanism is further investigated by exploring scaling laws within the data. The LPs recorded follow relationships very similar to those of conventional earthquakes, exhibiting frequency‐magnitude and corner frequency versus magnitude relationships that can be explained by brittle failure. All of these observations indicate that a slow‐failure source model can successfully describe the generation of short‐duration LP events at Turrialba Volcano.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».