MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1897521382 · doi:10.1002/2015gl066003

The 2014–2015 eruption of Fogo volcano: Geodetic modeling of Sentinel‐1 TOPS interferometry

2015· article· en· W1897521382 sur OpenAlexafffund
Pablo J. González, Marco Bagnardi, Andrew Hooper, Yngvar Larsen, Petar Marinkovic, Sergey Samsonov, Tim Wright

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSynthetic Aperture Radar (SAR) Applications and Techniques
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesCanadian Space AgencyNatural Environment Research CouncilSociedad Española de Oncología MédicaSight Research UK
Mots-clésTOPSGeologyVolcanoSeismologyLavaSynthetic aperture radarGeodesyInterferometric synthetic aperture radarGeodetic datumVolcanologyInterferometryLateral eruptionMagmaRemote sensingAzimuthExplosive eruption

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract After 20 years of quiescence, Fogo volcano erupted in November 2014. The eruption produced fast‐moving lava flows that traveled for several kilometers and destroyed two villages. This event represents the first episode of significant surface deformation imaged by the new European Space Agency's Sentinel‐1 satellite in its standard acquisition mode, Terrain Observation by Progressive Scans (TOPS), which differs from that of previous synthetic aperture radar (SAR) missions. We perform a Bayesian inversion of Sentinel‐1 TOPS SAR interferograms spanning the eruption and accurately account for variations in the TOPS line‐of‐sight vector when modeling displacements. Our results show that magma ascended beneath the Pico do Fogo cone and then moved laterally toward its southwestern flank, where the eruptive fissure opened. This study provides important insights into the inner workings of Fogo volcano and shows the potential of Sentinel‐1 TOPS interferometry for geophysical (e.g., volcano monitoring) applications.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil0,200

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,278 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations134
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGeophysical Research LettersMême sujetSynthetic Aperture Radar (SAR) Applications and TechniquesTravaux en français237 207