Earthquake Depths, Focal Mechanisms, and Stress in the Lower St. Lawrence Seismic Zone
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We examine earthquake hypocenters, focal mechanisms, and the state of tectonic stress in the Lower St. Lawrence Seismic Zone (LSZ), a paleorift zone in eastern Canada. The largest earthquake recorded in the region is the 1999 Côte–Nord MN 5.1, which was followed by ∼80 aftershocks of MN>1. It is not known if the region is capable of producing hazardous Mw>6 earthquakes, similar to the Charlevoix Seismic Zone ∼250 km upriver. Focusing on 2015–2020, we apply a machine-learning-based phase picker to detect 72 earthquakes in addition to the 150 catalog earthquakes in the same region over this time span. We produce an updated 1D, gradient velocity model via a Monte Carlo search using a uniform VP/VS=1.77, which we computed with the Wadati method. We refine hypocenter estimates using the triple-difference method, with sP depth phases as additional constraints on earthquake depth. We estimate focal mechanisms for >100 earthquakes with automatically picked P-wave first motions and absolute value P-SV-SH amplitude ratios, and we use the focal mechanisms to invert for the state of tectonic stress. Grid searches and Bayesian analysis allow for robust uncertainty estimates of focal mechanisms, which in turn allow for uncertainty estimates of the stress tensor. The recovered west-northwest–east-southeast σ1 is consistent with previous estimates and with a stress tensor controlled by glacial isostatic adjustment, although a contrast between deep and shallow focal mechanisms suggests that these stresses may be concentrated in the lower crust. Epicenter lineations up to ∼40 km long may be indicative of sizable faults in the LSZ capable of generating Mw>6 earthquakes, but hypocenter and focal mechanism uncertainties are too high to say so definitively, thus pointing to a need for denser station coverage, including ocean-bottom seismometers.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».