Statistical Analysis of Pre‐earthquake Electromagnetic Anomalies in the ULF Range
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Assessing the statistical significance of electromagnetic anomalies in the ultralow frequency (ULF) range observed prior to earthquakes is a necessary step toward determining whether these perturbations constitute actual earthquake precursors. A statistical epoch analysis (SEA) was recently performed by Han et al. (2014, https://doi.org/10.1002/2014JA019789 ) to analyze earthquakes happening between 2001 and 2010 near the geomagnetic observatory of Kakioka, Japan; the authors found a significant number of anomalies 6 to 15 days prior to the earthquake day within 100 km from Kakioka, while no significant pre‐earthquake activity was observed for the farther region 100 to 216 km from the observatory. In this current paper, we describe the application of our independent software implementation of their method. Despite using a different outlier rejection scheme, we manage to approximate their results. Upon validation of our program, we conduct multiple sensitivity studies. First, we explore how different outlier rejection schemes impact the results. We then restrict the analysis to only mantle earthquakes, highlighting a marginally significant number of anomalies prior to the earthquake day. Next, we test a higher band‐pass filter than the one initially used but find no anomalous pre‐earthquake activity in this higher‐frequency band. We then use a different catalog to establish the list of qualifying “earthquake days” which also leads the anomalous pre‐earthquake episode to vanish, thus raising concerns about the robustness of the results. Finally, we apply the SEA to another time window, ranging from 2013 to 2018: No significant pre‐earthquake episode can be observed for this interval. We conclude our study by providing guidelines for upcoming work.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».