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Enregistrement W2971636029 · doi:10.1029/2019gl084536

A Model of Shallow Viscoelastic Relaxation for Seismically Induced Tension Cracks in the Chile‐Peru Forearc

2019· article· en· W2971636029 sur OpenAlexafffund
Haipeng Luo, Kelin Wang, Hiroki Sone, J. He

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématiqueearthquake and tectonic studies
Établissements canadiensGeological Survey of CanadaUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésForearcGeologyTension (geology)SeismologyCrustSubmarine pipelineDeformation (meteorology)Relaxation (psychology)ViscoelasticitySubductionGeotechnical engineeringGeophysicsTectonicsMaterials scienceCompression (physics)Composite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Tension cracks were generated by past megathrust earthquakes along the coastal forearc of Chile‐Peru. To explain why elastic rebound in an offshore earthquake can cause widespread permanent deformation onshore, we propose a model in which the near‐surface material exhibits viscoelastic behavior, analogous to laboratory‐observed behavior of petroleum reservoir rocks. Because of near‐surface relaxation, interseismic deformation builds up stress only in the deeper crust. Elastic rebound of the deeper crust during an earthquake induces near‐surface tension to generate cracks. We numerically demonstrate the proposed mechanism using hypothetical and real megathrust earthquakes. The location of the zone of peak tension, assumed to be responsible for the crack generation, is controlled by downdip rupture termination. A rupture farther downdip or terminating more gradually causes the zone of peak tension to be farther landward and broader. The tension cracks thus may contain important information on megathrust rupture dynamics.

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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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