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Enregistrement W3169679590 · doi:10.5194/egusphere-egu21-335

Earthquakes induced by ice-mass loss: A case example for southern Greenland

2021· article· en· W3169679590 sur OpenAlexaffabout
Rebekka Steffen, Holger Steffen, Robert Weiss, Benoit S. Lecavalier, Glenn A. Milne, Sarah Woodroffe, Ole Bennike

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandslides and related hazards
Établissements canadiensUniversity of OttawaMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologySeismologyMagnitude (astronomy)Greenland ice sheetHoloceneDeglaciationSubmarine pipelineIce sheetOceanographyClimatology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to their large mass, ice sheets induce significant stresses in the Earth’s crust. Stress release during deglaciation can trigger large-magnitude earthquakes, as indicated by surface faults in northern Europe. Thus, the current ice-mass loss in Greenland can be accompanied by earthquakes. Here, we will present an example of a possible large magnitude earthquake that occurred during the large melting period of the Greenland Ice Sheet in the early Holocene. The glacially induced stresses showed an instability occurring at 10,600 years ago. An offset in past sea level indicators falls within the same time frame, which gave us indications that the stresses have been released by an earthquake. The potential fault could have slipped up to 47 m, resulting in a large magnitude earthquake, if only one event occurred. The earthquake may have shifted relative sea level observations by several meters. In addition, as the potential fault is located offshore, the earthquake could have produced a tsunami in the North Atlantic Ocean with runup heights of up to 7.2 m in the British Isles and up to 7.8 m along Canadian coasts. Thus, ice-mass loss is strongly linked to the occurrence of earthquakes and even earthquakes-related tsunami. These scenarios due to a changing cryosphere can have effects for all countries bordering the North Atlantic Ocean and are in addition to the well-known sea-level rise.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,185

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,209 · 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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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