MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4309288284 · doi:10.1785/0220220264

Earthquake Delay and Rupture Velocity in Near-Field Dynamic Triggering Dictated by Stress-Controlled Nucleation

2022· article· en· W4309288284 sur OpenAlexaff
Peng Dong, Rong Chen, Kaiwen Xia, Wei Yao, Zhigang Peng, Derek Elsworth

Notice bibliographique

RevueSeismological Research Letters · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématiqueearthquake and tectonic studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeismologyNucleationGeologyShear (geology)Rayleigh waveEarthquake ruptureStress fieldPhase (matter)Wave velocityStress (linguistics)Seismic waveFault (geology)Wave propagationPhysicsPetrologyStructural engineeringEngineeringOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Dynamic triggering of earthquakes by seismic waves generated by another earthquake is widely observed, while the underlying nucleation mechanisms remain unclear. We report here dynamically triggered earthquakes on laboratory faults with tightly constrained imaging of the triggering process. The arriving stress wave alters the contact state of the laboratory fault and initiates rupture nucleation in two distinct phases. The triggered rupture grows at a fraction of the shear-wave velocity (∼0.4CS) and then transits to a very slow velocity (∼0.1CS) before culminating into runaway shear. This intervening very slow rupture phase is present only for seismic ratios conducive to sub-Rayleigh ruptures and is notably absent for supershear events. Thus, the delay in triggering decreases to a minimum for triggered supershear ruptures, whereas it scales with the stress state for triggered sub-Rayleigh ruptures. These results may help explain key characteristics of delayed near-field dynamic triggering and provide a simple theoretical framework for dynamic triggering at greater distances.

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)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations19
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSeismological Research LettersMême sujetearthquake and tectonic studiesTravaux en français237 207