Caracterización magnetotelúrica de las fallas y sistema de fallas en el valle del Cusco, sur del Perú
Bibliographic record
Abstract
En este estudio, se presenta los resultados obtenidos de la investigación magnetotelúrica (MT) llevada a cabo en abril de 2018 en las principales fallas y sistemas de fallas identificados a lo largo del valle del Cusco, sur del Perú. El perfil magnetotelúrico tiende en dirección suroeste-noreste (SO-NE) y consiste de 14 sondeos MT, con espaciamientos de 500 a 700 m. En cada ubicación, se registraron datos de 10 a 24 horas, a fin de medir la resistividad del subsuelo a una profundidad aproximada de 6 km. Estos datos fueron convertidos en un modelo de resistividad eléctrica del subsuelo utilizando un algoritmo de inversión 2-D. El modelo de resistividad eléctrica fue interpretado sobre la base de los estudios geológicos y estructurales. Considerando que las zonas de fallas han mostrado respuestas conductivas en otros estudios, nosotros interpretamos que las zonas conductivas, identificadas en el modelo de resistividad eléctrica, sugieren una significativa correlación con las trazas de las fallas del valle del Cusco. Asimismo, se muestra por primera vez la geometría en profundidad (~6 km) de un sistema extensivo de fallas imbricadas que consisten en fallas normales y activas. Esto también nos invita a considerar a la falla Cusco como una estructura tectónica activa, que podría incrementar el peligro sísmico en el valle del Cusco.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".