Quantifying Interdependencies in Geyser Eruptions at the Upper Geyser Basin, Yellowstone National Park
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Upper Geyser Basin at Yellowstone National Park (Wyoming, USA) harbors the greatest concentration of geysers worldwide. Research suggests that individual geysers are not isolated but rather are hydraulically connected in the subsurface with other geysers and thermal springs. To quantify such connections, we combined techniques from machine learning, causal inference, and dynamical systems to characterize the collective eruptive behavior of a set of 10 geysers over 18 months (April 2007 – September 2008) focusing on geyser‐geyser interactions. Model predictions were up to 15 times more accurate when we sought to predict a geyser's eruption time series based on outflow channel temperatures from the network than based on its own time series alone, suggesting the existence of a complex interconnected subsurface groundwater system. On average, cone‐type geysers had larger impacts on other geysers than did fountain‐type geysers. Similarly, cone‐type geysers were on average more insulated from other geysers. However, substantial unexplained variation remained after considering the cone versus fountain dichotomy. Distance between geysers also affected interactions: nearby geysers had stronger effects on focal geysers than did geysers located farther away. Collectively, results support the hypothesis of geyser interdependence at timescales of 5 min–10 days. Our analyses highlight the existence of quantifiable geyser‐to‐geyser interactions that can be resolved through pairwise and system‐level analyses. These findings emphasize the subsurface interconnectedness of thermal features, provide information relevant to visitor experiences in Yellowstone National Park, and suggest strategies for exploring patterns of interdependence that may exist among other episodic geological phenomena.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».