The Arctic Region Lithosphere: Thermal, strength and effective elastic thickness model
Notice bibliographique
Résumé
I estimate for the first time the lithospheric thermal, strength and and effective elastic thickness (Te) distribution in the entire Arctic region north of 68 ° latitude. To this aim, I use the most recently updated models of the Arctics crust of Lebedeva-Ivanova et al. (in reparation). These models include the thickness and density of the crust and sediments, the boundaries between the continental and oceanic crust, and the age of the oceanic lithosphere. I estimate the temperature variation in the continental lithosphere by using the\none-dimensional steady-state heat conductive equation, selectively combining the models for a constant surface heat flow of 50 and 62 mW/m2 and assuming a ratio between the upper and lower crust of 0.5 and 0.7, respectively. I adopt the global depth and heat flow model (GDH1) of Stein and Stein (1992) to estimate the temperature in the oceanic domain. The thermal models are used as input for estimating the integrated strength and the Te for a 'hard' and 'soft' rheology. This study finds that the new temperature models clearly reveal the cold cratonic areas and the hotter areas within the continental shelves and around the Mid-Atlantic ridge. This consequently results in higher integrated strength corresponding to the cratonic areas and lower integrated strengths, corresponding to tectonic active areas. Comparing the intraplate earthquake distribution with the strength and Te and brittle-ductile transition variations indicates that the highest seismicity events occur within areas of weak and thin lithosphere (Mid-Atlantic Ridge, Laptev Sea) and at the zones of strong lateral change in strength and Te (edges of Greenland and Canadian Artic) which is in accordance with expectations.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».