APPORT DE LA TÉLÉDÉTECTION À L'ÉTUDE DES FAILLES ACTIVES ET DES RISQUES SISMIQUES AU NORD DU VIÊT-NAM
Bibliographic record
Abstract
Dans cet article, nous présentons les résultats provenant de travaux effectués dans deux domaines différents au nord du Viêt-nam : il s'agit de l'identification des segments de failles et de la nature des failles actives ainsi que de l'évaluation du risque sismique.Parmi les failles majeures actives au nord du Viêt-nam, celles du fleuve Rouge et de Dien Bien Phu sont les plus dynamiques.La mesure de la longueur des segments des failles actives a été effectuée à partir d'images satellitaires ETM+ de Landsat-7, HRVIR de SPOT-4, RSO de RADARSAT, d'ERS-1 et d'ERS-2 ainsi que de photographies aériennes.Ces failles ont enregistré les déformations et déplacements accumulés au cours de l'Holocène.Leur connaissance est nécessaire pour une détermination crédible de la magnitude d'un tremblement de terre.Pour les reconnaître, nous avons appliqué un filtrage directionnel sur des images HRVIR de SPOT-4 et ETM+ de Landsat-7 combinées avec des modèles numériques d'altitude réalisés à partir des données topographiques des images radar et combinées avec les observations géomorphologiques et géologiques sur le terrain.La localisation la plus probable des futurs séismes a été réalisée en analysant, dans un système d'information géographique (SIG), les résultats précédents avec des données géomorphologiques, des modèles numériques d'altitude et une cartographie du champ des contraintes.L'application d'une série de méthodes nous a permis d'estimer la magnitude maximale d'un tremblement de terre ainsi que l'accélération au sol (Peak ground acceleration).
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".