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Enregistrement W2143762148 · doi:10.1111/j.1365-246x.2012.05454.x

Lithosphere thickness and mantle viscosity inverted from GPS-derived deformation rates in Fennoscandia

2012· article· en· W2143762148 sur OpenAlexaboutno aff
Shuming Zhao, Kurt Lambeck, Martin Lidberg

Notice bibliographique

RevueGeophysical Journal International · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématiqueearthquake and tectonic studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLithosphereGeologyMantle (geology)GeodesyGlobal Positioning SystemGeophysicsDeformation (meteorology)SeismologyGeodynamicsPost-glacial reboundTectonicsGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Crustal deformation in Fennoscandia is associated with the glacial isostatic adjustment (GIA) process that is caused by ongoing stress release of the mantle after removal of the Late Pleistocene ice sheet by ∼10 cal ka BP. With an earth model of defined structure and rheology and an ice-sheet model of known melting history, the GIA process can be simulated by geophysical models, and the surface deformation rates can be calculated and used to compare with global positioning system (GPS) observations. Therefore, the crustal deformation rates observed by GPS in Fennoscandia provide constraints on the geophysical models. On the basis of two ice sheet models (ANU-ICE and ICE-5G) reconstructed independently by the Australian National University (ANU) and University of Toronto, we use the GPS-derived deformation rates to invert for lithosphere thickness and mantle viscosity in Fennoscandia. The results show that only a three-layer earth model can be resolved from current GPS data, providing robust estimates of effective lithosphere thickness, upper and lower mantle viscosity. The earth models estimated from inversion of GPS data with two different ice sheet models define a narrow range of parameter space: the lithosphere thickness between 93 and 110 km, upper mantle viscosity between 3.4 and 5.0 × 1020 Pa s, and lower mantle viscosity between 7 × 1021 and 13 × 1021 Pa s. The estimates are consistent with those inverted from relative sea-level indicators.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,218 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations50
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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