The geophysical crust-to-mantle transition from receiver function analysis
Notice bibliographique
Résumé
Receiver function analysis is useful for studying relative variations of seismic discontinuities at the lithospheric scale. This study uses receiver functions computed from a densely spaced 2D grid of six receivers that collected passive seismic data over a decade in the lower St. Lawrence River, Quebec, Canada. The lower crustal structure and lithospheric mantle are not well constrained in this study area, which is centered on the tectonic boundary between the Grenville and Appalachian provinces. Thus, the goals of this study are: 1) to establish the consistency and resolution limits of receiver functions from a large data set and dense permanent array of receivers; and 2) to use this grid to identify the geophysical Moho and describe the lithospheric mantle-to-crust transition across the Appalachian front (AF), the western boundary of Appalachian deformation. The relative seismic velocity changes under the AF resolved by Receiver Function Analysis provide evidence of local variability in the Moho’s depth and sharpness. Frequency-based analysis of the receiver functions in the northwest region of the study area produces variable Moho depth estimates from 50 to 35 km, and exhibits a gradational transition from the crust to the mantle. In the southeast region, the Moho has more consistent depth and is sharper. The likely cause of this variability is either deep-reaching shear zones that offset the Moho, or a high-velocity layer in the lower crust that is only apparent in areas where it produces significant impedance contrasts between layers.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».