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Enregistrement W6898709381 · doi:10.57757/iugg23-5028

Update on the Canadian National Seismograph Network

2023· article· en· W6898709381 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevuePublication Database GFZ (GFZ German Research Centre for Geosciences) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSeismology and Earthquake Studies
Établissements canadiensCanadiana.org
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeismometerMoment magnitude scaleEarthquake locationSoftwareEvent (particle physics)Earthquake warning systemWarning systemProject commissioning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<!--!introduction!--> Natural Resources Canada (NRCan) completed the refurbishment of the Canadian National Seismograph Network in 2019 and has since started commissioning an Earthquake Early Warning System, due to be completed in 2024. We give an overview of these projects and summarize the status of the networks. Meanwhile, the software, databases and procedures used for location and alerting of earthquakes in Canada are being modernized. NRCan is deprecating AutoDRM and Antelope in favour of an FDSNWS and SeisComP respectively. Custom legacy database schema, file formats, and automatic location and prompt earthquake notification software are being replaced with QuakeLink, StationXML, QuakeML and a commercial software called GDS. The new system will consist of two fully redundant datacentres, with configurations continuously regression tested to ensure continuous improvement. Earthquake solutions from neighbouring agencies will be available to analysts in real time. Some of the SeisComP plugins developed for NRCAN will be of use to other network operators, including new location and magnitude estimators as well as tools for the efficient generation of waveform data availability statistics. Adoption of QuakeML has forced us to develop a clear event type hierarchy and interpret evaluation status meaningfully. NRCan will mark the transition to SeisComP by adopting a new agency code. We report the progress and discuss lessons learned from this process. Finally, we report on the development of a new system to monitor volcanoes using InSAR, as well as coda envelope moment magnitudes and a regional seismic travel time model for Canada.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,118
Score d'incertitude au seuil0,395

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0180,025
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1180,061

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeSans objet
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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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