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Enregistrement W2897529245 · doi:10.1029/2018gl078711

Holocene Surface Rupture History of an Active Forearc Fault Redefines Seismic Hazard in Southwestern British Columbia, Canada

2018· article· en· W2897529245 sur OpenAlexaffabout
Kristin Morell, Christine Regalla, Colin B. Amos, Scott Bennett, Lucinda J. Leonard, Alastair G C Graham, Tabor Reedy, V M Levson, Alice M. Telka

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématiqueearthquake and tectonic studies
Établissements canadiensShared Services CanadaUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesWashington State UniversityNorthwestern UniversityNational Science Foundation
Mots-clésForearcGeologySeismologyQuaternarySeismic hazardHoloceneInduced seismicityActive faultSubductionFault scarpFault (geology)TectonicsPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Characterizing the hazard associated with Quaternary‐active faults in the forearc crust of the northern Cascadia subduction zone has proven challenging due to historically low rates of seismicity, late Quaternary glacial scouring, and dense vegetation that often obscures fault‐related geomorphic features. We couple lidar topography with paleoseismic trenching across the Leech River Fault on southern Vancouver Island to produce the first detailed surface rupture history of an onland forearc fault in British Columbia, Canada. The results indicate that this fault produced three surface‐rupturing earthquakes in the last ∼9 kyr and is therefore capable of producing large ( M w >6) earthquakes in the future. We provide new constraints on the fault's length (∼130 km) and Holocene slip rate (≥0.2–0.3 mm/year) that, together with the earthquake ages, should be incorporated into new seismic hazard assessments and building code practices relevant to urban centers in southwestern British Columbia (Canada) and northwestern Washington State (United States).

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,119

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
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations33
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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