Equivalent Point-Source Ground-Motion Model for Subduction Earthquakes in Japan
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We use an equivalent point-source ground-motion model (GMM) to characterize subduction earthquakes (interface and in-slab) in Japan. The model, which is calibrated using the newly published Next Generation Attenuation (NGA) Subduction database (Bozorgnia et al., 2020), provides a useful complement to the more traditional empirical NGA models developed from the same database. The utility of the point-source model approach lies in its ability to aid in the interpretation of observed trends in the data and to guide modifications to the GMM for application to other regions having fewer data. Key trends in the data that are parameterized with the model include: (a) the enrichment of high-frequency amplitudes for in-slab versus interface events, as modeled by a depth-dependent stress parameter, and (b) attenuation attributes that vary with event type and region, including consideration of fore-arc versus back-arc settings. The developed GMMs of this study are applicable for M 4.5–9.2 for interface events, and M 4–8.5 for in-slab earthquakes, for rupture distances (Drup) from 10 to 600 km, and for 100 m/s<VS30<1500 m/s (time-averaged shear-wave velocity in the top 30 m).
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 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».