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Enregistrement W4322210788 · doi:10.5194/egusphere-egu23-15108

Evolution of Venusian rifts: Insights from Numerical Modeling

2023· preprint· en· W4322210788 sur OpenAlexaboutno aff
Alessandro Regorda, Cédric Thieulot, Iris van Zelst, Zoltán Erdös, Julia Maia, Susanne Buiter

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePlanetary Science and Exploration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVenusRiftGeologyLithosphereTectonicsGrabenGeophysicsPlate tectonicsPaleontologyHalf-grabenAstrobiologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Venus is a terrestrial planet with dimensions similar to the Earth and, although it is generally assumed that it does not host plate-tectonics, there are indications that Venus might have experienced, or still does experience, some form of tectonics. In fact, there are widespread observations of rifts on Venus called ‘chasma’ (plural ‘chasmata’), from radar-image interpretation of normal-fault-bounded graben structures (Harris & Bédard, 2015).The rifts on Venus have been likened to continental rifts on Earth such as the East African (e.g., Basilevsky & McGill, 2007) and Atlantic rift system prior to ocean opening (Graff et al., 2018), even if they are commonly wider than their terrestrial equivalent (e.g., Foster & Nimmo, 1996). However, despite being a prominent feature on its surface, little is known about the mechanisms responsible for creating rifts on Venus beyond the assumption that they are extensional features (Magee & Head, 1995).Since rifting on Earth in both continental and oceanic settings has been extensively studied through modeling, we adapted 2D thermo-mechanical numerical models of rifting on Earth to Venus in order to study how rifting structures observed on the Venusian surface could have been formed. More specifically, we investigated how rifting evolves under the high pressure and temperature conditions of the Venusian surface and the lithospheric structure proposed for Venus.Our results show that a strong crustal rheology such as diabase is needed to localize strain and to develop a rift under the harsh surface conditions of Venus. The evolution of the rift formation is predominantly controlled by the crustal thickness, with a 25 km-thick diabase crust required to produce mantle upwelling and melting. Lastly, we compared the surface topography produced by our models with the topography profiles of different Venusian chasmata. We observed a good fit between models characterised by different crustal thicknesses and the Ganis and Devana Chasmata, suggesting that differences in rift features on Venus could be due to different crustal thicknesses. ReferencesBasilevsky, A. T., & McGill, G. E. (2007). Surface evolution of Venus. In Exploring Venus as a terrestrial planet (p. 23-43). American Geophysical Union. doi: 10.1029/176GM04Foster, A., & Nimmo, F. (1996). Comparisons between the rift systems of East Africa, Earth and Beta Regio, Venus. Earth and Planetary Science Letters, 143 (1), 183-195. doi: 10.1016/0012-821X(96)00146-XGraff, J., Ernst, R., & Samson, C. (2018). Evidence for triple-junction rifting focussed on local magmatic centres along Parga Chasma, Venus. Icarus, 306 , 122-138. doi: 10.1016/j.icarus.2018.02.010Harris, L. B., & Bédard, J. H. (2015). Interactions between continent-like ‘drift’, rifting and mantle flow on Venus: gravity interpretations and Earth analogues. In: Volcanism and Tectonism Across the Inner Solar System. Geological Society of London. doi: 10.1144/SP401.9Magee, K. P., & Head, J. W. (1995). The role of rifting in the generation of melt: Implications for the origin and evolution of the Lada Terra-Lavinia Planitia region of Venus. Journal of Geophysical Research: Planets, 100 (E1), 1527-1552. doi: 10.1029/94JE02334

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)0,005
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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