DigitalCrust – a 4D data system of material properties for transforming research on crustal fluid flow
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fluid circulation in the Earth's crust plays an essential role in surface, near surface, and deep crustal processes. Flow pathways are driven by hydraulic gradients but controlled by material permeability, which varies over many orders of magnitude and changes over time. Although millions of measurements of crustal properties have been made, including geophysical imaging and borehole tests, this vast amount of data and information has not been integrated into a comprehensive knowledge system. A community data infrastructure is needed to improve data access, enable large‐scale synthetic analyses, and support representations of the subsurface in Earth system models. Here, we describe the motivation, vision, challenges, and an action plan for a community‐governed, four‐dimensional data system of the Earth's crustal structure, composition, and material properties from the surface down to the brittle–ductile transition. Such a system must not only be sufficiently flexible to support inquiries in many different domains of Earth science, but it must also be focused on characterizing the physical crustal properties of permeability and porosity, which have not yet been synthesized at a large scale. The DigitalCrust is envisioned as an interactive virtual exploration laboratory where models can be calibrated with empirical data and alternative hypotheses can be tested at a range of spatial scales. It must also support a community process for compiling and harmonizing models into regional syntheses of crustal properties. Sustained peer review from multiple disciplines will allow constant refinement in the ability of the system to inform science questions and societal challenges and to function as a dynamic library of our knowledge of Earth's crust.
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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 | 0,008 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,016 |
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 ».