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Enregistrement W3183872154 · doi:10.1017/s0016756821000534

Beyond ‘crumple zones’: recent advances, applications and future directions in deformable plate tectonic modelling

2021· article· en· W3183872154 sur OpenAlexaff
Alexander L. Peace

Notice bibliographique

RevueGeological Magazine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématiqueearthquake and tectonic studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKinematicsDeformation (meteorology)Plate tectonicsGeologyIntraplate earthquakeWork (physics)Computer scienceTectonicsMechanical engineeringSeismologyPhysicsClassical mechanicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The recent proliferation of deformable plate tectonic modelling techniques has provided a new direction in the study of plate tectonics with substantial implications for our understanding of plate deformation and past kinematics. Such models account for intraplate deformation, yet are highly variable in their inputs, capabilities and applications. The aim of this commentary is to review recent contributions to this topic, and to consider future directions and major omissions. Through this review it is apparent that the current published deformable models can be subdivided into those that as an input either: (1) solely use plate motions to drive deformation, or (2) require stretching or beta factor. Deformable models are resolving some outstanding issues with plate reconstructions, but major simplifications and modelling assumptions remain. Primarily, obtaining model constraints on the spatio-temporal evolution of deformation is an outstanding problem. Deformable plate models likely work best when the kinematics of smaller plates are included. However, questions remain regarding how to define such blocks, and their kinematic histories, whilst some work suggests that inclusion of such entities is negated through quantitative restorations.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,204 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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