Machine Learning Aids Rapid Assessment of Aftershocks: Application to the 2022–2023 Peace River Earthquake Sequence, Alberta, Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The adoption of machine learning (ML) models has ignited a paradigm shift in seismic analysis, fostering enhanced efficiency in capturing patterns of seismic activity with reduced need for time-consuming user interaction. Here, we investigate automated event detection and extraction of seismic phases using two widely used ML models: EQTransformer and PhaseNet. We applied both the models to four weeks of continuous recordings of aftershocks using a temporary array following the 30 November 2022, ML 5.6 earthquake near Peace River, Alberta, Canada. Both the tools identified >1000 events over the recording period. The aftershocks are located in close proximity to the ML 5.6 mainshock as well as to wastewater disposal operations that were ongoing at the time. Both the methods reveal an aftershock distribution that was not identified by the regional network; however, we find that events detected by PhaseNet have smaller event location errors and better depict subtle fault structures at depth, despite identifying ∼200 events less than EQTransformer. Our results highlight the advantages of using ML models for rapid detection and assessment of seismicity following felt events, which is important for rapidly assessing seismic hazard potential and risk.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle