What Controls Effective Elastic Thickness of the Lithosphere in the Pacific Ocean?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The effective elastic thickness ( ) of the lithosphere is a proxy for mechanical strength and can be used to constrain lithospheric rheology and understand how surface deformation relates to deep Earth processes. Here, we map variations over the Pacific Ocean from the inversion of the admittance between free‐air gravity anomaly and bathymetry data calculated using a continuous wavelet transform, taking both surface and subsurface loads into account. The Pacific lithosphere show ranging between 0 and 80 km with a mean of 13.5 km and a standard deviation of 12.3 km. We find that is generally poorly correlated with plate loading age, crustal age, heat flow and Curie point depth, except for relatively young (<60 Ma) and warm lithospheres. Most oceanic plateaus and seamounts show km, with the lowest values (<5 km) around active spreading centers. The highest estimates (>30 km) are found along subduction zones and around the Hawaiian‐Emperor Seamount Chain (HESC). Taken together, these results support a temperature control on for small loads and warm lithosphere through steady‐state creep processes, but strain hardening operating at large plastic strain and low temperature could explain high associated with large‐amplitude and long‐wavelength loads (subduction zones and the HESC) and should be incorporated in yield strength models of oceanic .
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».