Cluster analysis of velocity models around the Hudson Bay region, Eastern Canada
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY Understanding deep crustal structure can provide us with insights into tectonic processes and how they affect the geological record. The deep crustal structure can be studied using a suite of seismological techniques such as receiver function analysis, body and surface wave tomography. Using models of crustal structure derived from these methods, it is possible to delineate tectonic boundaries and regions that may have been affected by similar processes. However, often velocity models are grouped in a somewhat subjective manner, potentially meaning that some geological insight may be missed. Cluster analysis, based on unsupervised machine learning, can be used to more objectively group similar velocity profiles and, thus, put additional constraints on the deep crustal structure. In this study, we apply hierarchical agglomerative clustering to the shear wave velocity profiles obtained by previous studies focused on the region from the joint inversion of receiver functions and surface wave dispersion data at 59 sites surrounding the Hudson Bay. This location provides an ideal natural laboratory to study the Precambrian tectonic processes, including the 1.8Ga Trans-Hudson Orogen. We use Ward linkage to define the distance between clusters, as it gives the most physically realistic results, and after testing the number of clusters from 2 to 10, we find there are 5 main stable clusters of velocity models. We then compare our results with different inversion parameters, clustering schemes (K-means and GMM), as well as results obtained for profiles from receiver functions in different azimuths and find that, overall, the clustering results are consistent. The clusters that form correlate well with the surface geology, crustal thickness, regional tectonics and previous geophysical studies concentrated on specific regions. The profiles in the Archean domains (Rae, Hearne and Superior) are clearly distinguished from the profiles in regions influenced by Proterozoic orogenic events (Southern Baffin Island and Ungava Peninsula). Further, the crust of Melville Peninsula is found to be in the same cluster as the crust of the western coast of Ungava Peninsula, suggesting a similar crustal structure. Our study shows the promising use of unsupervised machine learning in interpreting deep crustal structures to gain new geological insights.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».