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Enregistrement W3113436741 · doi:10.4401/ag-8338

Temporal properties of aftershock sequences of large earthquakes in Iran - Analysis of primary and secondary aftershocks of the Ezgeleh sequence

2020· article· en· W3113436741 sur OpenAlexfundno aff
M Cholamali Lavasani, Elham Shabani

Notice bibliographique

RevueAnnals of Geophysics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématiqueearthquake and tectonic studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Tehran
Mots-clésAftershockSequence (biology)GeologySeismologyMagnitude (astronomy)Plateau (mathematics)InverseEvent (particle physics)MathematicsGeometryPhysicsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, the decay of earthquake aftershock sequences of some major earthquakes in different tectonic regimes in the Iranian plateau is discussed. The studied earthquakes are Rigan [2010], Ahar-Varzaghan [2012], Goharan [2013], Sefidsang [2017] and Ezgeleh [2017]. The spatial and temporal windows are considered based on the method proposed by Gardner and Knopoff [1974] to compute decay parameters for each sequence. The decay rates of sequences were compared to well-known models to find the best fit for each sequence. The results showed that the modified Omori is the best fit for Ahar-Varzaghan and Ezgeleh sequences, for Rigan and Sefidsang sequences the modified Omori and the Kisslinger ones found as the best fits. The values of the p parameter of the Reasenberg and Shcherbakov models were larger compared to the Omori model, but the parameter of the Kisslinger model was slightly smaller compared to the Omori one. The c parameter showed an inverse relation to the threshold magnitude. The correlation between the p and c parameters and also the and the Gutenberg and Richter (G-R) parameters were investigated. In addition, we made use of a graphical method to analyze the seismic sequence of the Ezgeleh earthquake during 13 months after the main event. The graphical method was successful to estimate the occurrence of an event with an approximate magnitude of M=6.4 in the sequence.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,175 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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