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Enregistrement W3000153556 · doi:10.1029/2022jb024704

Investigating the Effect of Mantle Flow and Viscosity Structure on Surface Velocities in Alaska Using 3‐D Geodynamic Models

2022· article· en· W3000153556 sur OpenAlexaboutno aff
Joseph McConeghy, L. M. Flesch, Julie Elliott

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Solid Earth · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématiqueearthquake and tectonic studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Aeronautics and Space AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésGeologyPlate tectonicsSubductionMantle (geology)SlabSeismologyNorth American PlateTectonicsGeodesyGeodynamicsOcean surface topographyLithosphereGeophysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We utilize 3‐D finite element geodynamic models, incorporating long‐term kinematic estimates of upper plate motion, to better understand the roles that viscosity structure and mantle tractions play in generating plate motions and continental interior deformation in Alaska. Surface deformation in the Pacific‐North American plate boundary zone in Alaska and northwest Canada is strongly influenced by the complex interactions between flat‐slab subduction, gravitational collapse and mantle tractions. Predictions of long‐term tectonic block motion derived from recent Global Positioning System datasets (GPS) reveal surface motions atypical of other continental convergent plate boundary zones. Specifically, in northern and northwestern Alaska, southeastward motion is observed directed back toward the plate boundary. Geodynamic models that incorporate a southeastward directed long‐wavelength mantle traction of ∼2.5–3.8 MPa best replicate surface velocities in Alaska. These mantle tractions, in conjunction with the collision of the Yakutat microplate, appear to drive the uplift and deformation in the Mackenzie Mountains. Furthermore, the extent of the northward motion in southern and central Alaska is controlled by the location of the leading edge of the Yakutat flat slab.

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 enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil0,213

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations17
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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