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Enregistrement W4390275340 · doi:10.1785/0120230182

The 2022 Aotearoa New Zealand National Seismic Hazard Model: Process, Overview, and Results

2023· article· en· W4390275340 sur OpenAlexaff
Matthew C. Gerstenberger, Sanjay Singh Bora, Brendon Bradley, Christopher J. DiCaprio, Anna Kaiser, Elena Florinela Manea, Andy Nicol, Chris Rollins, Mark Stirling, K. K. S. Thingbaijam, Russ Van Dissen, Elizabeth Abbott, Gail M. Atkinson, Chris Chamberlain, Annemarie Christophersen, Kate Clark, Genevieve Coffey, Chris A. de la Torre, Susan Ellis, Jeff Fraser, Kenny Graham, Jonathan Griffin, Ian Hamling, Matthew Hill, Andrew Howell, Anne Hulsey, Jesse Hutchinson, Pablo Iturrieta, K. M. Johnson, V. Oakley Jurgens, Rachel Kirkman, R. M. Langridge, Robin Lee, Nicola Litchfield, J. Maurer, Kevin R. Milner, Sepi J. Rastin, Mark Rattenbury, David A. Rhoades, John Ristau, Danijel Schorlemmer, Hannu Seebeck, Bruce E. Shaw, Peter J. Stafford, Andrew Stolte, John Townend, Pilar Villamor, Laura Wallace, Graeme Weatherill, C. A. Williams, Liam Wotherspoon

Notice bibliographique

RevueBulletin of the Seismological Society of America · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématiqueearthquake and tectonic studies
Établissements canadiensUniversity of VictoriaWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAotearoaHazardProcess (computing)Corporate governanceSeismologyComputer scienceGeographyGeologyEngineeringPolitical scienceBusinessFinanceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The 2022 revision of Aotearoa New Zealand National Seismic Hazard Model (NZ NSHM 2022) has involved significant revision of all datasets and model components. In this article, we present a subset of many results from the model as well as an overview of the governance, scientific, and review processes followed by the NZ NSHM team. The calculated hazard from the NZ NSHM 2022 has increased for most of New Zealand when compared with the previous models. The NZ NSHM 2022 models and results are available online.

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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,621
Score d'incertitude au seuil0,493

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,221 · 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'étudeSans objet
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

Citations68
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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