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Enregistrement W4312204187 · doi:10.22541/essoar.167214588.86276236/v1

New insights into the relationship between mass eruption rate and volcanic column height based on the IVESPA dataset

2022· preprint· en· W4312204187 sur OpenAlexaff
Thomas J. Aubry, Samantha Engwell, Costanza Bonadonna, Larry G. Mastin, Guillaume Carazzo, Alexa R. Van Eaton, David Jessop, R. G. Grainger, Simona Scollo, Isabelle A. Taylor, M. Jellinek, Anja Schmidt, Sébastien Biass, Mathieu Gouhier

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesBritish Geological SurveyNatural Environment Research CouncilEuropean CommissionSight Research UK
Mots-clésVolcanoExplosive eruptionColumn (typography)Atmospheric sciencesStratification (seeds)GeologyAtmosphere (unit)Explosive materialWind speedEnvironmental scienceVulcanian eruptionMeteorologyRange (aeronautics)Earth scienceSeismologyGeographyMathematicsMagmaGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Relating the mass eruption rate (MER) of explosive eruptions to column height in the atmosphere is key to reconstructing past eruptions and forecasting volcanic hazards. Using 134 eruptive events from the Independent Volcanic Eruption Source Parameter Archive (IVESPA v1.0), we explore the canonical MER-height relationship for four measures of column height: spreading level, sulfur dioxide height, and top height from both directly observed plumes and those reconstructed from deposits. These relationships show significant differences and should be chosen carefully for operational and research applications. The roles of atmospheric stratification, wind, and humidity remain challenging to assess across the large range of eruptive conditions in this database, ultimately resulting in empirical relationships outperforming analytical models that account for atmospheric conditions. This finding reveals the complexity of the height-MER relation that is difficult to constrain based on available heterogeneous observations, which reinforces the need for improved datasets to develop eruptive column models.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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