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Enregistrement W4388464397 · doi:10.1029/2023jb026482

Long‐Lived Aftershocks in the New Madrid seismic Zone and the Rest of Stable North America

2023· article· en· W4388464397 sur OpenAlexaboutno aff
Yuxuan Chen, Mian Liu

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Solid Earth · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématiqueearthquake and tectonic studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAftershockInduced seismicitySeismologyGeologySeismic hazardMagnitude (astronomy)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Seismicity in the New Madrid seismic zone and the rest of stable North America remains controversial. Some workers view present‐day earthquakes there as long‐lived aftershocks; others view them as background seismicity concentrated in lithospheric weak zones. Separating long‐lived aftershocks from background seismicity, however, is challenging. Here, we used the nearest‐neighbor (NN) method to identify long‐lived aftershocks. The NN method calculates the distances between pairs of earthquakes in a space‐time‐magnitude domain. If the distances are too close to be expected for independent background events that follow the Gutenberg‐Richter law and Poisson distribution, the pairs are taken as clustered events (i.e., the later one in a pair is an aftershock of the earlier one). Our results suggest that, depending on the size and location of the 1811–1812 New Madrid mainshocks, 10.7%–65.0% of the M ≥ 2.5 earthquakes in the New Marid region between 1980 and 2016 may be long‐lived aftershocks. Similarly, considerable present‐day earthquakes in South Carolina are long‐lived aftershocks of the 1886 Charleston earthquake, but the contemporary seismicity in Charlevoix, Québec is predominately background seismicity. These results suggest that present‐day seismicity in stable North America, and perhaps other stable continents, includes both background seismicity and long‐lived aftershocks. Distinguishing aftershocks from background seismicity can be important for hazard assessment.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,868
Score d'incertitude au seuil0,263

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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