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Enregistrement W2971183362 · doi:10.1002/gj.3642

Low basal friction‐controlled geometry and kinematics of accretionary wedges from analogue experiments

2019· article· en· W2971183362 sur OpenAlexaff
Bin Deng, Caiwei Fan, Yu He, Dong Lai, Ziran Jiang, Xinjian Wang, Shugen Liu, Luba Jansa

Notice bibliographique

RevueGeological Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRock Mechanics and Modeling
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésWedge (geometry)BrittlenessQuartzCohesion (chemistry)GeologyGeometryHomogeneousBasal (medicine)KinematicsMaterials scienceMineralogyComposite materialMathematicsChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cohesion and friction coefficients are fundamental parameters of granular materials used in analogue experiments. Our six models, comprising two sets of quartz sand with a 0–3 mm thickness of basal glass beads, illustrate that accretionary wedges with high basal friction have relatively larger slope angles and heights, shorter wedge lengths, and larger numbers of faults with smaller spacings and displacements than wedges with low basal friction. It should be noted that the differences in the geometry and evolution of the two sets of homogeneous quartz sands are not distinct; however, the differences are substantial when the models have low basal friction of the glass beads. In particular, there are two different tendencies of growth in wedge height with progressive shortening, that is, progressive growth of wedge height with high basal friction and steady‐state growth of wedge height with basal glass beads. We thus infer that the wedge geometries in our experiments are preferentially controlled by the low basal friction achieved with glass beads. In particular, the basal décollement (even when thin) has a significant influence on the location and development of accretionary wedges, in contrast to the physical properties of brittle materials (e.g., friction coefficient and cohesion).

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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