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Enregistrement W3005560164 · doi:10.1029/2019jb018853

Three dimensional Gravity Local Inversion Across the Area Struck by the 2016–2017 Seismic Events in Central Italy

2020· article· en· W3005560164 sur OpenAlexaff
Paolo Mancinelli, Cristina Pauselli, Dominique Fournier, Maurizio Fedi, Giorgio Minelli, Massimiliano Rinaldo Barchi

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Solid Earth · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématiqueearthquake and tectonic studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyDensity contrastInversion (geology)SeismologyBasementResidualSequence (biology)EvaporiteGeophysicsPaleontologyTectonicsSedimentary rock

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this work, the crustal volume struck by the 2016–2017 seismic sequence in Central and Northern Apennines is investigated using constrained 3‐D inversion of the gravity anomalies. In order to focus on the area comprising the two mainshocks of the sequence, we perform a regional field removal on the data as a preprocessing step. This residual data set is then inverted into a 3‐D density contrast model. We perform a series of inversions to test different geological scenarios and parameters, with increasing complexity in the reference geometries. We first test a model comprising turbidites, carbonates and evaporites, and basement and then introduce a low‐density layer at the top of the basement. The geometries are obtained in agreement with the available geological and geophysical information in the area. We found that the density distribution with depth is compatible with previous models. Moreover, results support the hypothesis based on borehole evidence of a low‐density upper basement across the entire area, possibly consisting of low‐grade metamorphic rocks (phyllites). Finally, we compare our modeling results to the spatial distribution at depth of major seismic events between August and November 2016. These events appear to be concentrated within the denser units at both shallow and deep locations, while the deeper events often occur in a region of major density contrast corresponding to the top of the basement.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,146

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
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,258 · 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'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

Citations15
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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