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Enregistrement W3210183623 · doi:10.1093/gji/ggab418

Global reference seismological data sets: multimode surface wave dispersion

2021· article· en· W3210183623 sur OpenAlexaff
P. Moulik, V. Lekić, Barbara Romanowicz, Zhitu Ma, A. J. Schaeffer, Tak Ho, É. Beucler, E. Debayle, Arwen Deuss, S. Durand, Göran Ekström, Sergei Lebedev, G. Masters, Keith Priestley, Jeroen Ritsema, Karin Sigloch, Jeannot Trampert, Adam M. Dziewoński

Notice bibliographique

RevueGeophysical Journal International · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueHigh-pressure geophysics and materials
Établissements canadiensGeological Survey of Canada
Organismes subventionnairesDavid and Lucile Packard FoundationNational Science Foundation
Mots-clésOvertoneDispersion (optics)GeologyGeodesyData qualityMetadataData setRemote sensingComputer scienceSeismologyOpticsPhysicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARY Global variations in the propagation of fundamental-mode and overtone surface waves provide unique constraints on the low-frequency source properties and structure of the Earth’s upper mantle, transition zone and mid mantle. We construct a reference data set of multimode dispersion measurements by reconciling large and diverse catalogues of Love-wave (49.65 million) and Rayleigh-wave dispersion (177.66 million) from eight groups worldwide. The reference data set summarizes measurements of dispersion of fundamental-mode surface waves and up to six overtone branches from 44 871 earthquakes recorded on 12 222 globally distributed seismographic stations. Dispersion curves are specified at a set of reference periods between 25 and 250 s to determine propagation-phase anomalies with respect to a reference Earth model. Our procedures for reconciling data sets include: (1) controlling quality and salvaging missing metadata; (2) identifying discrepant measurements and reasons for discrepancies; (3) equalizing geographic coverage by constructing summary rays for travel-time observations and (4) constructing phase velocity maps at various wavelengths with combination of data types to evaluate inter-dataset consistency. We retrieved missing station and earthquake metadata in several legacy compilations and codified scalable formats to facilitate reproducibility, easy storage and fast input/output on high-performance-computing systems. Outliers can be attributed to cycle skipping, station polarity issues or overtone interference at specific epicentral distances. By assessing inter-dataset consistency across similar paths, we empirically quantified uncertainties in traveltime measurements. More than 95 per cent measurements of fundamental-mode dispersion are internally consistent, but agreement deteriorates for overtones especially branches 5 and 6. Systematic discrepancies between raw phase anomalies from various techniques can be attributed to discrepant theoretical approximations, reference Earth models and processing schemes. Phase-velocity variations yielded by the inversion of the summary data set are highly correlated (R ≥ 0.8) with those from the quality-controlled contributing data sets. Long-wavelength variations in fundamental-mode dispersion (50–100 s) are largely independent of the measurement technique with high correlations extending up to degree ∼25. Agreement degrades with increasing branch number and period; highly correlated structure is found only up to degree ∼10 at longer periods (T > 150 s) and up to degree ∼8 for overtones. Only 2ζ azimuthal variations in phase velocity of fundamental-mode Rayleigh waves were required by the reference data set; maps of 2ζ azimuthal variations are highly consistent between catalogues ( R = 0.6–0.8). Reference data with uncertainties are useful for improving existing measurement techniques, validating models of interior structure, calculating teleseismic data corrections in local or multiscale investigations and developing a 3-D reference Earth model.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,477
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,231 · 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'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

Citations22
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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