30 Ekim 2020 Ege denizi depreminin kabuk deformasyonuna etkisinin TUSAGA-Aktif verileri ile incelenmesi
Bibliographic record
Abstract
TUSAGA-Aktif (Türkiye Ulusal Sabit GNSS Ağı) sistemi, 168 adet sabit GNSS (Küresel Konum Belirleme Sistemleri) istasyonu ile ticari ve akademik çalışmalar için kullanıma sunulmuştur. Sistemden yüksek doğrulukta veri elde edilebilmesi, yer kabuğu hareketleri nedeniyle mühendislik yapılarında meydana gelen deformasyonların izlenmesini kolaylaştırmıştır. 30 Ekim 2020 tarihinde Ege Denizi’nde (Sisam Adası açıklarında) yerel saat ile 14.51’de aletsel büyüklüğü Ml=6.6 (Mw=6.9) olan bir deprem meydana gelmiştir. Çalışmanın amacı deprem etki alanında seçilen TUSAGA-Aktif istasyonlarında, bu deprem kaynaklı herhangi bir kabuk deformasyonu olup olmadığının incelenmesidir. Bu kapsamda AYD1, CESM, DIDI, IZMI, KIKA ve SALH istasyonlarının deformasyon yönleri ve büyüklükleri belirlenmiştir. Deprem tarihinden 15 gün önce ve 11 gün sonrasına ait RINEX (Alıcı Bağımsız Değişim Biçimi) gözlem verileri internet tabanlı GNSS servislerinden CSRS-PPP (Canadian Spatial Reference System Precise Point Positioning Service) ve OPUS’da (Online Positioning User Service) değerlendirilmiş, sonuçlar analiz edilmiştir. CSRS-PPP servisi sonuçlarına göre, kuzey yönde 57.39 mm anlamlı deformasyon miktarı ile depremden en çok CESM istasyonu etkilendiği görülmüştür. OPUS analiz servisi verilerinden de benzer sonuçlar elde edilmiştir.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.040 | 0.012 |
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".