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Enregistrement W2771977760 · doi:10.1785/0120170021

From Relative to Absolute Teleseismic Travel Times: The Absolute Arrival‐Time Recovery Method (AARM)

2017· article· en· W2771977760 sur OpenAlexaboutno aff
Alistair Boyce, I. D. Bastow, S. Rondenay, Robert D. van der Hilst

Notice bibliographique

RevueBulletin of the Seismological Society of America · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSeismology and Earthquake Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKingdomAbsolute (philosophy)HistoryArt historyTheologyGeologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dense, short‐term deployments of seismograph networks are frequently used to study upper‐mantle structure. However, recordings of variably emergent teleseismic waveforms are often of lower signal‐to‐noise ratio (SNR) than those recorded at permanent observatory sites. Therefore, waveform coherency across a network is frequently utilized to calculate relative arrival times between recorded traces, but these measurements cannot easily be combined or reported directly to global absolute arrival‐time databases. These datasets are thus a valuable but untapped resource with which to fill spatial gaps in global absolute‐wavespeed tomographic models. We developed an absolute arrival‐time recovery method (AARM) to retrieve absolute time picks from relative‐arrival‐time datasets, working synchronously with filtered and unfiltered data. We also include a relative estimate of uncertainty for potential use in data weighting during subsequent tomographic inversion. Filtered waveforms are first aligned via multichannel cross correlation. These time shifts are applied to unfiltered waveforms to generate a phase‐weighted stack. Cross correlation with the primary stack or the SNR of each trace is used to weight a second‐higher SNR stack. The first arrival on the final stack is picked manually to recover absolute arrival times for the aligned waveforms. We test AARM on a recently published dataset from southeast Canada ( ∼10,000∼10,000 picks). When compared with the available equivalent earthquake–station pairs on the International Seismological Centre (ISC) database, ∼83%∼83% of AARM picks agree to within ±0.5 s±0.5 s . Tests using synthetic P‐wave data indicate that AARM produces absolute arrival‐time picks to accuracies of better than 0.25 s, akin to uncertainties in ISC bulletins.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,003

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,241 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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