The Mantle Of Eastern Alaska & The Yukon Territory: Analysis Of Global Models & Probabilistic Tomography
Notice bibliographique
Résumé
South-Central Alaska possesses a unique corner geometry subduction region that has a rich accretionary history and various slab fragmentation features that are crucial in slab reconstruction models. In this study, a brief overview of seismology/tomography is given, and the major tectonic components of this area are described in their connection to their surrounding tectonic setting. Six global tomography models are examined with respect to the South-Central Alaskan region and compared to assess the existence and extent of tectonic features described in recent seismic studies. The Yakutat slab subducting under the North American continent adjacent to the queen charlotte/Fairweather transform is characterized in terms of its dip, boundaries, interaction with surficial feature (i.e. the Denali Gap, the Pacific Plate, Minto/Fairbanks seismic zones), and potential for fragmentation. An older reconstructed slab associated with the Kula and Farralon plates, the Yukon slab, is also described and searched for in the global models. The global models examined are then compared with much more recent models created with the transdimesional Bayesian inference method that us Reverse-Jump Makarov Monte Carlo iterations to assess uncertainty and error propagation for tomographic models at various depths. The machine learning potential of the TBI method is shown to offer numerous opportunities to further seismological tomographic study and create a new standard for hypothesis testing in plate reconstruction and mantle circulation.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».