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Enregistrement W2138666411 · doi:10.1130/g34483.1

Silica gel formation during fault slip: Evidence from the rock record

2013· article· en· W2138666411 sur OpenAlexafffund
J. D. Kirkpatrick, C. D. Rowe, Joseph Clancy White, E. E. Brodsky

Notice bibliographique

RevueGeology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématiqueearthquake and tectonic studies
Établissements canadiensUniversity of New BrunswickMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAmes Research CenterNational Science Foundation
Mots-clésGeologyQuartzFault (geology)LubricationSlip (aerodynamics)Impact craterLayer (electronics)MineralogyComposite materialMaterials scienceSeismology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dynamic reduction of fault strength is a key process during earthquake rupture. Many mechanisms for causing coseismic weakening have been proposed based on theory and laboratory experiments, including silica gel lubrication. However, few have been observed in nature. Here we report on the first documented occurrence of a natural silica gel coating a fault surface. The Corona Heights fault slickenside in San Francisco, California, is covered by a shiny layer of translucent silica. Microstructures in this layer show flow banding, armored clasts, and extreme comminution compared to adjacent cataclasites. The layer is composed of ̃100 nm to 1 μm grains of quartz, hydrous crystalline silica, and amorphous silica, with 10-100 nm inclusions of Fe oxides and ellipsoidal silica colloids. Kinematic indicators and mixing with adjacent cataclasites suggest the shiny layer was fluid during fault slip. The layer therefore represents a relict silica gel that formed during fault motion, and which could have resulted in frictional instability. These observations confirm that the silica gels formed in rock friction experiments do occur in natural faults and therefore that silica gel formation can act as a dynamic weakening mechanism in faults at shallow crustal conditions. © 2013 Geological Society of America.

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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations96
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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