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Enregistrement W2345518418 · doi:10.1126/science.aaf2349

Slow slip near the trench at the Hikurangi subduction zone, New Zealand

2016· article· en· W2345518418 sur OpenAlexfundno aff
Laura Wallace, Spahr C. Webb, Yoshihiro Ito, Kimihiro Mochizuki, Ryota Hino, Stuart Henrys, S. Y. Schwartz, A. F. Sheehan

Notice bibliographique

RevueScience · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématiqueearthquake and tectonic studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilMedical Research CouncilLamont-Doherty Earth Observatory, Columbia UniversityNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of TokyoEuropean CommissionJapan Society for the Promotion of ScienceMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyNational Science Foundation
Mots-clésTrenchSubductionGeologySeismologyEpisodic tremor and slipPlate tectonicsSlip (aerodynamics)TectonicsGeodetic datumDeformation (meteorology)Pacific PlateGeodesyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The range of fault slip behaviors near the trench at subduction plate boundaries is critical to know, as this is where the world's largest, most damaging tsunamis are generated. Our knowledge of these behaviors has remained largely incomplete, partially due to the challenging nature of crustal deformation measurements at offshore plate boundaries. Here we present detailed seafloor deformation observations made during an offshore slow-slip event (SSE) in September and October 2014, using a network of absolute pressure gauges deployed at the Hikurangi subduction margin offshore New Zealand. These data show the distribution of vertical seafloor deformation during the SSE and reveal direct evidence for SSEs occurring close to the trench (within 2 kilometers of the seafloor), where very low temperatures and pressures exist.

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)0,000
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 enseignants0,236
Score d'incertitude au seuil0,469

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations332
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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