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Enregistrement W3119358008 · doi:10.1007/978-3-0348-7873-9_10

Ergodicity in Natural Fault Systems

2004· book-chapter· en· W3119358008 sur OpenAlexaff
K. F. Tiampo, John B. Rundle, W. Klein, J. S. Sá Martins

Notice bibliographique

RevueBirkhäuser Basel eBooks · 2004
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueComplex Systems and Time Series Analysis
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésErgodicityErgodic theoryFault (geology)MetastabilityStatistical physicsGeologyPhysicsMathematicsSeismologyPure mathematicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Attempts to understand the physics of earthquakes over the past decade generally have focused on applying methods and theories developed based upon phase transitions, materials science, and percolation theory to a variety of numerical simulations of extended fault networks. This recent work suggests that fault systems can be interpreted as mean-field threshold systems in metastable equilibrium ( Rundle et al. 1995; Klein et al. 1997; Ferguson et al. 1999), and that these results strongly support the view that seismic activity is highly correlated across many space and time scales within large volumes of the earth’s crust ( Rundle et al. 2000; Tiampo et al. 2002). In these systems, the time averaged elastic energy of the system fluctuates around a constant value for some period of time and is punctuated by major events that reorder the system before it settles into another metastable energy well. One way to measure the stability of such a system is to check a quantity called the Thirumalai-Mountain (TM) energy metric ( Thirumalai and Mountain , 1993; Klein et al. 1996). In particular, using this metric, we show that the actual California fault system is ergodic in space and time for the period in question, punctuated by the occurrence of large earthquakes, and that, for individual events in the system, there are correlated regions that are a subset of the larger fault network. These keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,166 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations7
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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