Imaging mantle discontinuities using least squares Radon transform
Notice bibliographique
Résumé
Differential traveltimes of SS precursors have been widely used to map large‐scale mantle structure and depths of discontinuities. Measurements are commonly made by stacking individual records to increase the signal‐to‐noise ratio pertaining to these mild reflections. However, ray parameters of the SS precursors are typically less well constrained and undesired seismic arrivals with vastly different slownesses (for example, scattered waves) could potentially contaminate the time domain stacks. To overcome these pitfalls, we introduce a processing scheme based on the Radon transform and well‐constrained inversions. Our method is particularly effective in suppressing background noise, constraining differential ray parameter and traveltime, and detecting weak reflected or converted phases. We apply the Radon‐based method to delineate the discontinuity structure beneath the northeastern Pacific Ocean and the northwestern Canada. An elevated 410‐km discontinuity and a thickened transition zone (252 km) are observed beneath the northern British Columbia, which may be caused by remnant oceanic lithosphere from the subduction of Kula‐Farallon plate under North America. A thin transition zone is identified beneath the northern Pacific Ocean and its presence is supported by a low shear‐velocity anomaly from recent tomographic models. The improved accuracy and resolution using the least squares Radon transform also offer clear evidence for a regional 520‐km discontinuity and several mild reflectors in the depth ranges of 250–330 km and 900–1200 km. We do not observe a 220‐km discontinuity beneath the study region.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».