Earthquake Catalog Processing and Swarm Identification for the Pacific Northwest
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Pacific Northwest (PNW) of North America encompasses diverse tectonic settings that can produce damaging earthquakes near population centers. Seismicity in this region is often clustered into aftershock sequences and swarms, and their patterns and frequencies differ across subregions or tectonic regimes. Characterizing the seismicity of the PNW requires a catalog of observed earthquakes. Furthermore, applications with the catalog may require earthquake clusters to be identified and regarded separately. Unlike previous studies, we explicate how to overcome challenges when combining catalogs from different countries, particularly in accounting for duplicate events and other discrepancies. We apply this to merge authoritative catalogs for the United States and Canadian portions of the PNW, along with a third dataset with data quality measures. We also perform a window-based search for earthquake clusters, which then get labeled as possible or definite swarms or aftershock sequences. We further split the catalog into its two primary tectonic regimes. We then study the PNW catalog’s completeness, and the extent to which this varies between the northern and southern parts of the region. We provide a harmonized international PNW catalog with derived variables describing earthquake clustering and tectonic regimes. This entire processing pipeline has also been fully documented and is supported with software, enabling its use in other seismic regions.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».