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Enregistrement W2964844561 · doi:10.1093/gji/ggz364

A reappraisal of the H–κ stacking technique: implications for global crustal structure

2019· article· en· W2964844561 sur OpenAlexaboutno aff
C. S. Ogden, I. D. Bastow, Amy Gilligan, S. Rondenay

Notice bibliographique

RevueGeophysical Journal International · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématiqueearthquake and tectonic studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilNorges ForskningsrådEuropean CommissionSight Research UK
Mots-clésReceiver functionCrustSeismogramStackingMantle (geology)GeologySeismologySeismometerPerturbation (astronomy)GeophysicsLithospherePhysicsTectonics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARY H–κ stacking is used routinely to infer crustal thickness and bulk-crustal VP/VS ratio from teleseismic receiver functions. The method assumes that the largest amplitude P-to-S conversions beneath the seismograph station are generated at the Moho. This is reasonable where the crust is simple and the Moho marks a relatively abrupt transition from crust to mantle, but not if the crust–mantle transition is gradational and/or complex intracrustal structure exists. We demonstrate via synthetic seismogram analysis that H–κ results can be strongly dependent on the choice of stacking parameters (the relative weights assigned to the Moho P-to-S conversion and its subsequent reverberations, the choice of linear or phase-weighted stacking, input crustal P-wave velocity) and associated data parameters (receiver function frequency content and the sample of receiver functions analysed). To address this parameter sensitivity issue, we develop an H–κ approach in which cluster analysis selects a final solution from 1000 individual H–κ results, each calculated using randomly selected receiver functions, and H–κ input parameters. 10 quality control criteria that variously assess the final numerical result, the receiver function data set, and the extent to which the results are tightly clustered, are used to assess the reliability of H–κ stacking at a station. Analysis of synthetic data sets indicates H–κ works reliably when the Moho is sharp and intracrustal structure is lacking but is less successful when the Moho is gradational. Limiting the frequency content of receiver functions can improve the H–κ solutions in such settings, provided intracrustal structure is simple. In cratonic Canada, India and Australia, H–κ solutions generally cluster tightly, indicative of simple crust and a sharp Moho. In contrast, on the Ethiopian plateau, where Palaeogene flood-basalts overlie marine sediments, H–κ results are unstable and erroneous. For stations that lie on thinner flood-basalt outcrops, and/or in regions where Blue Nile river incision has eroded through to the sediments below, limiting the receiver function frequency content to longer periods improves the H–κ solution and reveals a 6–10 km gradational Moho, readily interpreted as a lower crustal intrusion layer at the base of a mafic (VP/VS = 1.77–1.87) crust. Moving off the flood-basalt province, H–κ results are reliable and the crust is thinner and more felsic (VP/VS = 1.70–1.77), indicating the lower crustal intrusion layer is confined to the region covered by flood-basaltic volcanism. Analysis of data from other tectonically complex settings (e.g. Japan, Cyprus) shows H–κ stacking results should be treated cautiously. Only in regions of relatively simple crust can H–κ stacking analysis be considered truly reliable.

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)0,000
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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,608

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations59
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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