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Enregistrement W2259483905 · doi:10.1002/2016gl067717

Wave equation‐based reflection tomography of the 1992 Landers earthquake area

2016· article· en· W2259483905 sur OpenAlexafffund
Xueyuan Huang, Dinghui Yang, Ping Tong, José Badal, Qinya Liu

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Waves and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanada Foundation for InnovationNational Natural Science Foundation of ChinaSouthern California Earthquake Center
Mots-clésGeologySeismologyCrustSeismic tomographyTomographyHigh resolutionTectonicsMantle (geology)UpwellingGeophysicsRemote sensing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In the framework of a recent wave equation‐based traveltime seismic tomography, we show that incorporating Moho‐reflected phases ( P m P and S m S ) in addition to the direct P and S phases can significantly increase tomography resolution in the lower crust and this may provide additional evidence to resolve important tectonic issues. To highlight the resolving power of the new strategy, we apply it in the region around the 1992 Landers earthquake ( M w = 7.3) in Southern California using seismic arrivals from local earthquakes, obtaining 3‐D high‐resolution P and S wave crustal velocity models and Poisson's ratio structures. In the upper crust, our method confirmed features that had been previously found. However, in the middle‐to‐lower crust, we found low‐velocity anomalies on the southeastern section of the San Jacinto Fault and high V p and low V s structures to the west of the Big Bear earthquake, which may be related to upwelling of partial melt from the mantle.

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 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 enseignants0,417
Score d'incertitude au seuil0,618

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,209 · 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.

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

Citations20
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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