MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4392616177 · doi:10.5194/egusphere-egu24-10163

New insights into the relationship between mass eruption rate and volcanic column 

2024· preprint· en· W4392616177 sur OpenAlexaff
Thomas J. Aubry, Samantha Engwell, Costanza Bonadonna, Larry G. Mastin, Guillaume Carazzo, Alexa R. Van Eaton, David Jessop, R. G. Grainger, Simona Scollo, Isabelle A. Taylor, M. Jellinek, Anja Schmidt, Sébastien Biass, Mathieu Gouhier

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVolcanoColumn (typography)GeologyGeochemistryVulcanian eruptionPetrologyMathematicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding the relationship between the mass eruption rate (MER) and volcanic column height is essential for both real-time volcanic hazard management and reconstruction of past explosive eruptions. Using 134 eruptive events from the new Independent Volcanic Eruption Source Parameter Archive (IVESPA, v1.0), we constrain bespoke empirical MER-height relationships for four measures of column height: spreading level, sulfur dioxide height, and two measures of top height, from direct observations and as reconstructed from deposits. These relationships show significant differences, and we discuss implications for their applications in ash dispersion forecasting and modelling volcanic climate impacts. The roles of atmospheric stratification, wind, and humidity remain challenging to detect across the wide range of eruptive conditions spanned in IVESPA, ultimately resulting in empirical relationships outperforming analytical scaling relationships and the Geneva 1-dimensional (1D) volcanic plume model accounting for atmospheric conditions. However, when excluding the IVESPA events with the highest uncertainties, the 1D model progressively outperforms the empirical MER-height relationship. Our findings highlight persisting challenges in constraining the MER-height relation and reinforce the need for improved eruption source parameter databases documenting uncertainties, as well as improved physics-based models.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetCryospheric studies and observations→Travaux en français237 207→