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Enregistrement W4385582237 · doi:10.1029/2023gl104787

Dynamic Rupture Process of the 2023 <i>Mw</i> 7.8 Kahramanmaraş Earthquake (SE Türkiye): Variable Rupture Speed and Implications for Seismic Hazard

2023· article· en· W4385582237 sur OpenAlexaff
Zijia Wang, Wenqiang Zhang, Tuncay Taymaz, Zhongqiu He, Tianhong Xu, Zhenguo Zhang

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématiqueearthquake and tectonic studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeismologyGeologySeismic hazardWaveformFault (geology)Earthquake ruptureEngineeringAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We considered various non‐uniformities such as branch faults, rotation of stress field directions, and changes in tectonic environments to simulate the dynamic rupture process of the 6 February 2023 Mw 7.8 Kahramanmaraş earthquake in SE Türkiye. We utilized near‐fault waveform data, GNSS static displacements, and surface rupture to constrain the dynamic model. The results indicate that the high initial stress accumulated in the Kahramanmaraş‐Çelikhan seismic gap leads to the successful triggering of the East Anatolian Fault (EAF) and the supershear rupture in the northeast segment. Due to the complexity of fault geometry, the rupture speed along the southeastern segment of the EAF varied repeatedly between supershear and subshear, which contributed to the unexpectedly strong ground motion. Furthermore, the triggering of the EAF reminds us to be aware of the risk of seismic gaps on major faults being triggered by secondary faults, which is crucial to prevent significant disasters.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,619
Score d'incertitude au seuil0,516

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,275 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations84
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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