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Enregistrement W2887308933 · doi:10.1029/2018jb015620

Geodetically Inferred Locking State of the Cascadia Megathrust Based on a Viscoelastic Earth Model

2018· article· en· W2887308933 sur OpenAlexaff
Shaoyang Li, Kelin Wang, Yanzhao Wang, Yan Jiang, Stan E. Dosso

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Solid Earth · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématiqueearthquake and tectonic studies
Établissements canadiensUniversity of VictoriaGeological Survey of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyViscoelasticityGeodetic datumGeodesySeismologySlip (aerodynamics)Earth modelSubductionCreepTectonicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In a viscoelastic Earth, stresses slowly built up due to fault locking are relaxed concurrently during the entire interseismic period. This interseismic stress relaxation causes crustal deformation much farther away from the locked fault than can be explained using elastic models that neglect the relaxation. Here we develop a viscoelastic geodetic inversion model to address this problem at Cascadia. We invert ~500 horizontal velocity vectors based on continuous and campaign geodetic measurements over the past two decades. Ambiguities arising from long‐term rotation of upper‐plate crustal blocks are addressed by test‐correcting the geodetic velocities with two different block‐motion models. Fault back slip (i.e., slip deficit) Green's functions are derived using a Maxwell viscoelastic finite element model with realistic subduction zone structure and megathrust geometry. The preferred model features a narrow and shallow megathrust locked zone, consistent with earlier thermorheological reasoning. For an elastic model to fit the data to the same fidelity, megathrust locking has to extend to much greater depths. However, even with the viscoelastic model, the land‐based geodetic data still cannot resolve whether there is some creep (incomplete locking) in the shallowest part of the megathrust far offshore. Neither can the land data fully resolve along‐strike variations of the locking state. These ambiguities can be resolved only when adequate seafloor geodetic data are obtained.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,273 · 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
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

Citations112
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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