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Enregistrement W4393417416 · doi:10.47347/incasciences.v1i1.27

Caracterización magnetotelúrica de las fallas y sistema de fallas en el valle del Cusco, sur del Perú

2023· article· es· W4393417416 sur OpenAlexaff
Yanet Antayhua, Briant García, Lorena Rossell, Carlos Benavente, Martyn Unsworth

Notice bibliographique

RevueIncasciences · 2023
Typearticle
Languees
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological and Tectonic Studies in Latin America
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

En este estudio, se presenta los resultados obtenidos de la investigación magnetotelúrica (MT) llevada a cabo en abril de 2018 en las principales fallas y sistemas de fallas identificados a lo largo del valle del Cusco, sur del Perú. El perfil magnetotelúrico tiende en dirección suroeste-noreste (SO-NE) y consiste de 14 sondeos MT, con espaciamientos de 500 a 700 m. En cada ubicación, se registraron datos de 10 a 24 horas, a fin de medir la resistividad del subsuelo a una profundidad aproximada de 6 km. Estos datos fueron convertidos en un modelo de resistividad eléctrica del subsuelo utilizando un algoritmo de inversión 2-D. El modelo de resistividad eléctrica fue interpretado sobre la base de los estudios geológicos y estructurales. Considerando que las zonas de fallas han mostrado respuestas conductivas en otros estudios, nosotros interpretamos que las zonas conductivas, identificadas en el modelo de resistividad eléctrica, sugieren una significativa correlación con las trazas de las fallas del valle del Cusco. Asimismo, se muestra por primera vez la geometría en profundidad (~6 km) de un sistema extensivo de fallas imbricadas que consisten en fallas normales y activas. Esto también nos invita a considerar a la falla Cusco como una estructura tectónica activa, que podría incrementar el peligro sísmico en el valle del Cusco.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,244 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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