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Enregistrement W2900221079 · doi:10.1785/0220180264

Accurate Determination of Local Magnitude for Earthquakes in the Western Canada Sedimentary Basin

2018· article· en· W2900221079 sur OpenAlexaffabout
Alireza Babaie Mahani, Honn Kao

Notice bibliographique

RevueSeismological Research Letters · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématiqueearthquake and tectonic studies
Établissements canadiensGeological Survey of CanadaGeoscience BC
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIconCitationMagnitude (astronomy)GeologyDownloadGeological surveySedimentary rockStructural basinLibrary scienceHistoryArchaeologyGeographyPaleontologyComputer scienceWorld Wide WebPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research Article| November 07, 2018 Accurate Determination of Local Magnitude for Earthquakes in the Western Canada Sedimentary Basin Alireza Babaie Mahani; Alireza Babaie Mahani aGeoscience BC, Vancouver, British Columbia, Canada V6C 2T7, ali.mahani@mahangeo.com Search for other works by this author on: GSW Google Scholar Honn Kao Honn Kao bPacific Geoscience Centre, Geological Survey of Canada, Sidney, British Columbia, Canada V8L 4B2 Search for other works by this author on: GSW Google Scholar Seismological Research Letters (2019) 90 (1): 203–211. https://doi.org/10.1785/0220180264 Article history first online: 07 Nov 2018 Cite View This Citation Add to Citation Manager Share Icon Share Facebook Twitter LinkedIn MailTo Tools Icon Tools Get Permissions Search Site Citation Alireza Babaie Mahani, Honn Kao; Accurate Determination of Local Magnitude for Earthquakes in the Western Canada Sedimentary Basin. Seismological Research Letters 2018;; 90 (1): 203–211. doi: https://doi.org/10.1785/0220180264 Download citation file: Ris (Zotero) Refmanager EasyBib Bookends Mendeley Papers EndNote RefWorks BibTex toolbar search Search Dropdown Menu toolbar search search input Search input auto suggest filter your search All ContentBy SocietySeismological Research Letters Search Advanced Search ABSTRACT In this study, we take a close look at the constituents of the Richter (1935) relation for calculation of local magnitude (⁠ML⁠), which is the basis for magnitude determination by Natural Resources Canada (NRCan) in the western Canada sedimentary basin (WCSB). Using a comprehensive catalog of Wood–Anderson amplitudes from earthquakes in northeast British Columbia and western Alberta, we first compare the distance correction terms −log(A0) for the Richter magnitude scale previously obtained for WCSB and several other regions. We also formulate a new correction term specifically for NRCan's routine ML calculation that better accounts for the attenuation of direct and refracted waves from events within WCSB. Based on a bilinear model for ground‐motion attenuation, our −log(A0) is {0.7974×log(Rhypo100)+0.0016×(Rhypo−100)+3.0 Rhypo≤85 km−0.1385×log(Rhypo100)+0.0016×(Rhypo−100)+3.0 Rhypo>85 km,in which Rhypo is the hypocentral distance. Our −log(A0) results in lower ML by an average of 0.29, 0.27, 0.12, and 0.34 units, respectively, compared with those obtained by Richter (1958; California), Hutton and Boore (1987; California), Brazier et al. (2008; Ethiopian plateau), and Bona (2016; Italy) over all distances, but gives higher ML values than those obtained by Yenier (2017; WCSB), with an average of 0.12 unit over all distances. The difference between our ML calculation and Yenier (2017) is more significant for Rhypo≤50 km (0.27 unit) and varies slightly for larger Rhypo⁠: 0.08 unit for 50 km<Rhypo≤100 km⁠, 0.12 for 100 km<Rhypo≤200 km⁠, and 0.10 for Rhypo>200 km⁠. You do not have access to this content, please speak to your institutional administrator if you feel you should have access.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,482
Score d'incertitude au seuil0,469

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,251 · 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 tête enseignante, 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

Citations13
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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