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Enregistrement W1916254573 · doi:10.1002/2013gc005031

Imaging slow slip fronts in Cascadia with high precision cross‐station tremor locations

2013· article· en· W1916254573 sur OpenAlexaboutno aff
Allan M. Rubin, J. G. Armbruster

Notice bibliographique

RevueGeochemistry Geophysics Geosystems · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématiqueearthquake and tectonic studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologySeismologyCodaArrival timeGeodesyFront (military)Slip (aerodynamics)Episodic tremor and slipWaveformSubductionTectonicsComputer sciencePhysicsTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We apply a new method to obtain accurate locations of tremor sources beneath southern Vancouver Island. Unlike more standard “cross‐time” methods, which compare waveforms from different time windows at the same station, this “cross‐station” method compares waveforms from the same time window at widely separated stations. It performs well, relative to cross‐time methods, when the response to an impulsive tremor source is dominated by the main arrival rather than coda and when multiple colocated sources are active within the time window examined. We focus on a region roughly 10 km across that was monitored by the POLARIS deployment from 2003 to 2006. Relative location errors appear to be <1 km, allowing us to image in great detail rapid and small‐scale tremor migrations that arise behind the main slow slip front. The secondary fronts tend to (a) start at or within about 1 km of the main tremor front, and propagate back along strike at rates of 10–20 km/h; (b) less commonly do the reverse, ending at the main front; or (c) propagate up or downdip at or within 1–2 km of the main front. Estimated stress drops in the secondary events are comparable to that in the main event, implying that their 25–50 times greater propagation speed results from a similarly greater slip speed.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations71
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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