Pattern informatics approach to earthquake forecasting in 3D
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Natural seismicity is correlated across multiple spatial and temporal scales, but correlations in seismicity prior to a large earthquake are locally subtle (e.g. seismic quiescence) and often prominent in broad scale (e.g. seismic activation), resulting in local and regional seismicity patterns, e.g. a Mogi's donut. Recognizing that patterns in seismicity rate are reflecting the regional dynamics of the directly unobservable crustal stresses, the Pattern Informatics (PI) approach was introduced by Tiampo et al . and Rundle et al . in 2002. In this study, we expand the PI approach to forecasting earthquakes into the third or vertical dimension, and illustrate its further improvement in the forecasting performance through case studies of both natural and synthetic data. The PI characterizes rapidly evolving spatio‐temporal seismicity patterns as angular drifts of a unit state vector in a high‐dimensional correlation space, and systematically identifies anomalous shifts in seismic activity with respect to the regional background. 3D PI analysis is particularly advantageous over 2D analysis in resolving vertically overlapped seismicity anomalies in a highly complex tectonic environment. Case studies will help to illustrate some important properties of the PI forecasting tool. Copyright © 2009 John Wiley & Sons, Ltd.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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