Calibration of Absolute Ground Motion Scaling for the Central Mississippi Valley using ANSS Digital Data
Notice bibliographique
Résumé
This effort focuses on assembling an extensive data set of digital recordings of small earthquakes that occurred and were recorded in southeastern Canada and the New Madrid region of the central United States. A data set of over 15000 waveforms was assembled for this comparison. Rather than develop a new ground motion scaling model, the data sets are compared to the Atkinson and Boore (1995) and Atkinson (2004) models for eastern North America. Using moment magnitudes determined under current and previous USGS support, these models can be evaluated in an absolute sense. The Atkinson and Boore (1995) model is preferred for southeastern Canada. For the New Madrid region neither characterizes derived ground motion scaling with distance, although the Atkinson and Boore (1995) does better in predictin g the scaling of motions with earthquake moment magnitude. 1. Comparisons of the Southeastern Canada and New Madrid Data sets This report consists of three sections and an Appendix: A summary comparison of the regression results from the data sets followed by a detailed discussion of the New Madrid and Southeastern Canada data sets. For the central U. S., the data sets were generated by the seismic networks sponsored by the USGS and USNRC and operated by Saing Louis University and CERI at the University of Memphis. The central U. S. data set was assembled by Mohammed Samiezade-Yazd, Luca Malagnini and Julia Kurpan during their tenure at Saint Louis University. The southeastern Canada data set was put together by
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».