Sensitivity of glacial isostatic adjustment observations on 3D Earths with lateral viscosity variations: A perspective from the Forward problem
Notice bibliographique
Résumé
Sensitivity of observational data is important in the study of Glacial Isostatic Adjustment (GIA). However, depending on whether sensitivity is used for the Inverse Problem or the Forward Problem, the final formulation and display of the sensitivity kernel will be different. Unfortunately, in the past, both perspectives give the same name to their quantity computed/displayed, and that has caused some confusion. To distinguish between the two, their perspective should be added to the names. This paper focuses only on the perspective of the Forward Problem where the input parameters are known. The Perturbation method has been successfully used in the computation of the sensitivity kernels of observations on 1D and 3D viscosity variations from the Forward perspective. One aim of this paper is to review and clarify the physics of the Perturbation method and bring out some important aspects of this method that have been misunderstood or neglected. Another aim is to present sensitivity kernels from the Perturbation method using 3D (both radially and laterally heterogeneous) Earth models with realistic ice history. These new results are now suitable for future comparison with those from new methods using the Forward perspective. Finally, the sensitivity computations for realistic ice histories on a 3D Earth is reviewed and used to search for optimal locations of new GIA observations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».