30 Ekim 2020 Ege denizi depreminin kabuk deformasyonuna etkisinin TUSAGA-Aktif verileri ile incelenmesi
Notice bibliographique
Résumé
TUSAGA-Aktif (Türkiye Ulusal Sabit GNSS Ağı) sistemi, 168 adet sabit GNSS (Küresel Konum Belirleme Sistemleri) istasyonu ile ticari ve akademik çalışmalar için kullanıma sunulmuştur. Sistemden yüksek doğrulukta veri elde edilebilmesi, yer kabuğu hareketleri nedeniyle mühendislik yapılarında meydana gelen deformasyonların izlenmesini kolaylaştırmıştır. 30 Ekim 2020 tarihinde Ege Denizi’nde (Sisam Adası açıklarında) yerel saat ile 14.51’de aletsel büyüklüğü Ml=6.6 (Mw=6.9) olan bir deprem meydana gelmiştir. Çalışmanın amacı deprem etki alanında seçilen TUSAGA-Aktif istasyonlarında, bu deprem kaynaklı herhangi bir kabuk deformasyonu olup olmadığının incelenmesidir. Bu kapsamda AYD1, CESM, DIDI, IZMI, KIKA ve SALH istasyonlarının deformasyon yönleri ve büyüklükleri belirlenmiştir. Deprem tarihinden 15 gün önce ve 11 gün sonrasına ait RINEX (Alıcı Bağımsız Değişim Biçimi) gözlem verileri internet tabanlı GNSS servislerinden CSRS-PPP (Canadian Spatial Reference System Precise Point Positioning Service) ve OPUS’da (Online Positioning User Service) değerlendirilmiş, sonuçlar analiz edilmiştir. CSRS-PPP servisi sonuçlarına göre, kuzey yönde 57.39 mm anlamlı deformasyon miktarı ile depremden en çok CESM istasyonu etkilendiği görülmüştür. OPUS analiz servisi verilerinden de benzer sonuçlar elde edilmiştir.
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 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) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,013 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».