Quantitatively deciphering paleostrain from digital outcrops model and its application in the eastern Tian Shan, China
Notice bibliographique
Résumé
The knowledge of the strain/stress field evolution in time is important to seismic hazard assessment and risk mitigation, and is fundamental to the understanding of the earth dynamic system. Based on the principle that past tectonic stress should have left traces in the rocks, geologists have been trying to determine the paleostress history from evidence found in rocks for decades. Recent development of techniques for automatic extraction of fracture surfaces from digital outcrop models and estimation of historical shear deformation on rock fractures provide an efficient way of quantitatively acquiring large amount of high quality fracture/fault slip data (direction and sense of slip occurs on the fault plane) from outcrops. So unlike traditional paleostress inversion methods whose data is manually collected in the field, this high quality fracture/fault slip data provide an opportunity to develop fully automatic and quantitative methods for deciphering paleostrain. In this study, for slip on each fracture, the corresponding local strain tensor is calculated, then the local strain tensors are grouped into populations corresponding to far-field strain events and local strain events using a clustering analysis technique. The applications on outcrops in the eastern Tian Shan area give a clear picture of the paleostrain variation over space and time, and also throw light on the relationship between paleostrain, fracture development and the distribution of shear displacements in a thrusting environment.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».