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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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,806
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,016
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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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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