Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Regional moment tensors (RMTs) provide important information for seismotectonic and hazard studies in regions with low to moderate seismicity, where infrequent earthquakes of Mw ≥ ∼4.0–4.5 occur that are too small for global momenttensor techniques. Moment-tensor analysis involves fitting theoretical waveforms with observed broadband waveforms and inverting for the moment-tensor elements ( e.g. , Aki and Richards 1980; Jost and Herrmann 1989). One powerful tool to calculate RMTs is the time domain surface wave waveform inversion code TDMT_INVC (Dreger and Helmberger 1993; Pasyanos et al. 1996; Dreger 2003). In recent years RMTs have been routinely calculated with this software in many parts of the world such as western Canada (Ristau et al. 2003, 2007), California (Dreger and Helmberger 1993; Romanowicz et al. 1993; Pasyanos et al. 1996), Alaska (Ratchkovski and Hansen 2002), Japan (Kubo et al. 2002), Taiwan (Kao et al. 1998), the European–Mediterranean region (Bernardi et al. 2004), and New Zealand (Ristau 2008). Only a few moment tensors/focal mechanisms are available for South Africa. This is due to moderate tectonic and deep mine-related seismicity, as well as, until recently, a sparse distribution of broadband seismometers in the South African National Seismograph Network (SANSN) (Saunders et al. 2008). A unique opportunity presented itself when the dense, very broadband Incorporated Research Institutions in Seismology (IRIS) PASSCAL Kaapvaal craton array was deployed in South Africa ( e.g. , Nguuri et al. 2001). From this array we identified three near regional Mw ∼4.0 earthquakes with suitable waveform data to calculate RMTs with the TDMT_INVC software. Our goal is to determine the moment magnitude, earthquake mechanism, and focal depth in order to 1) make progress in resolving the difference between local and moment magnitudes routinely determined with the SANSN; and 2) expand our understanding of the regional …
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 découle