Tomography of core-mantle boundary and lowermost mantle coupled by geodynamics: joint models of shear and compressional velocity
Notice bibliographique
Résumé
We conduct joint tomographic inversions of P and S travel time observations to obtain models of delta v_P and delta v_S in the entire mantle. We adopt a recently published method which takes into account the geodynamic coupling between mantle heterogeneity and core-mantle boundary (CMB) topography by viscous flow, where sensitivity of the seismic travel times to the CMB is accounted for implicitly in the inversion (i.e. the CMB topography is not explicitly inverted for). The seismic maps of the Earth's mantle and CMB topography that we derive can explain the inverted seismic data while being physically consistent with each other. The approach involved scaling P-wave velocity (more sensitive to the CMB) to density anomalies, in the assumption that mantle heterogeneity has a purely thermal origin, so that velocity and density heterogeneity are proportional to one another. On the other hand, it has sometimes been suggested that S-wave velocity might be more directly sensitive to temperature, while P heterogeneity is more strongly influenced by chemical composition. In the present study, we use only S-, and not P-velocity, to estimate density heterogeneity through linear scaling, and hence the sensitivity of core-reflected P phases to mantle structure. Regardless of whether density is more closely related to P- or S-velocity, we think it is worthwhile to explore both scaling approaches in our efforts to explain seismic data. The similarity of the results presented in this study to those obtained by scaling P-velocity to density suggests that compositional anomaly has a limited impact on viscous flow in the deep mantle.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».