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Enregistrement W4308562635 · doi:10.26443/seismica.v1i1.217

Source Model and Characteristics of the 27 July 2022 MW 7.0 Northwestern Luzon Earthquake, Philippines

2022· article· en· W4308562635 sur OpenAlexafffund
Jeremy Rimando, A. Williamson, Raul Benjamin Mendoza, Tiegan Hobbs

Notice bibliographique

RevueSeismica · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématiqueearthquake and tectonic studies
Établissements canadiensGeological Survey of Canada
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEuropean Commission
Mots-clésGeologySeismologySinistral and dextralSlip (aerodynamics)SubductionGeodesyKinematicsShear (geology)Interferometric synthetic aperture radarFocal mechanismFault (geology)TectonicsSynthetic aperture radarPetrologyRemote sensing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The geometry and kinematics of the causative fault of the 27 July 2022 moment magnitude (Mw) 7.0 earthquake, which is one of the strongest to hit northern and central Luzon in the past 30 years, were estimated through inverse modeling of line-of-sight interferometric synthetic aperture radar deformation. We modeled rupture along multiple candidate faults based on fit with the pattern of line-of-sight deformation, consistency with focal mechanisms, and compatibility with the known kinematics of the mapped active faults in the region. Our preferred fault model, located west of and parallel to the Abra River Fault (ARF), exhibits localized reverse-slip (average 67° rake) at 15-35 km down-dip. Peak slip occurs at 13-16 km depth, with 95 cm of pure reverse-slip. The existence of a reverse-slip dominated ARF-parallel fault rupture is consistent with a complex shear partitioning model, wherein the NW-SE oblique plate convergence is accommodated not only by the sinistral strike-slip Philippine Fault Zone and the major subduction zones, but also by minor faults in intervening crustal blocks.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil0,198

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,175 · 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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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