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Enregistrement W4386708823 · doi:10.26443/seismica.v2i2.384

Assessing earthquake rates and b-value given spatiotemporal variation in catalog completeness: Application to Atlantic Canada

2023· article· en· W4386708823 sur OpenAlexafffundabout
A. P. Plourde

Notice bibliographique

RevueSeismica · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématiqueearthquake and tectonic studies
Établissements canadiensGeological Survey of Canada
Organismes subventionnairesNatural Resources Canada
Mots-clésSeismometerCompleteness (order theory)EstimatorSeismic hazardSeismologyGeologyVariation (astronomy)StatisticsComputer scienceMathematicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spatiotemporal variations in the magnitude of completeness Mc make it challenging to confidently assess seismic hazard or even to simply compare earthquake rates between regions. In this study, we introduce new techniques to correct for heterogeneous Mc in a treatment of the eastern and Atlantic Canada earthquake catalog (1985--2022). We first introduce new methodology to predict Mc(x,t) based on the distribution of seismometers. Second, we introduce a modified maximum-likelihood estimator (MLE) for b (the b-value) that accounts for spatiotemporal Mc variation, allowing the inclusion of more earthquakes. Third, we compute the ratio of detected/predicted M>1 earthquakes as a function of Mc and apply it to create a calibrated M>1 event-rate map. The resulting map has advantages over a moment-rate map, which is effectively sensitive only to the very largest earthquakes in the dataset. The new MLE results in a modestly more precise b when applied to the Charlevoix Seismic Zone, and a substantial increase in precision when applied to the full Atlantic Canada region. It may prove useful in future hazard assessments, particularly of regions with highly heterogeneous Mc and relatively sparse catalogs.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,188
Score d'incertitude au seuil0,379

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,224 · 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'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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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