COAST: Heat flow derived from Bottom Simulating Reflectors (BSR) at the Cascadia Subduction Zone (investigators H. Paul Johnson, Evan Solomon, Robert Harris, Marie Salmi)
Notice bibliographique
Résumé
This heat flow data set was derived from Bottom Simulating Reflectors (BSR) imaged using active-source multi-channel seismic data acquired during the Cascadia Open Access Seismic Transects (COAST) survey conducted in 2012 along the Southern Cascadia Margin during R/V Langseth expedition MGL1212. The heat flow data and processing steps are described in Salmi et al., 2017. From each multi-channel seismic profile, the seafloor and BSR travel times were picked, and assuming 50% lithostatic/hydrostatic pressure and normal saline water, the temperatures were estimated. Thermal conductivity was assumed to follow the relationship provided by Davis et al., 1990 which correlates well with borehole data off Vancouver Island. The data file is in ASCII format and contains individual profile line number, common depth point (CDP), latitude, longitude, heat flow and its uncertainty, and seafloor depth derived from multibeam bathymetry also collected during cruise MGL1212. Funding was provided by NSF grants OCE11-44164 and OCE12-49552. Raw geophysical and seismic data can be downloaded from the Lamont-Doherty Earth Observatory Web site (http://www.marine-geo.org/tools/search/entry.php?id=MGL1212). Seismic profiles processed shipboard through post-stack time migration can be downloaded from the University of Texas Institute for Geophysics seismic database (http://www-udc.ig.utexas.edu/sdc/cruise.php?cruiseIn=mgl1212).
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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».