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Record W6962971010 · doi:10.17600/80050

SISTEUR cruise,Le Nadir R/V

2000· other· fr· W6962971010 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2000
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPacific oceanPoison controlNorth sea

Abstract

fetched live from OpenAlex

La campagne de géophysique marine et terrestre SISTEUR réalisée en septembre-octobre 2000 sur la marge active d'Equateur et de Colombie, a été conduite par l'UMR Géosciences Azur (CNRS, IRD, Uni. de Paris 6 et de Nice Sophia-Antipolis) en association avec les marines nationales d'Equateur (INOCAR) et de Colombie (DIMAR), des instituts scientifiques ou compagnie pétrolière nationale de ces deux pays (Petroproduccion, Ingeominas, Ecole Polytechnique Nationale de Quito) et avec la participation de chercheurs et ingénieurs allemand, canadien, colombien, équatoriens, espagnol, monégasque et français. SISTEUR est focalisée sur l'étude des grands séismes de subduction se produisant sous la marge pacifique d'Equateur et Sud Colombie. Dans cette région, la plaque océanique Nazca s'enfonce à 8 cm/an sous la plaque Sud Amérique. Cette convergence a produit quatre séismes dévastateurs, de magnitude 7,8 à 8,8, depuis 1906. Bien que ces grands séismes se produisent essentiellement au contact entre les deux plaques lithosphériques, le long d'une mega-faille plongeant sous la bordure continentale, les raisons du blocage de cette faille, la distribution de la déformation dans la marge et les mécanismes de la rupture sont mal compris.La campagne a donc constitué à étudier ces processus grâce à des équipements de sismique réflexion moderne afin d'obtenir des images acoustiques de la croûte terrestre et à des stations sismiques sous-marines OBS (Ocean Bottom Seismometer). Des stations sismologiques ont été également déployées à terre.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.494
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0030.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.8840.862

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.

Opus teacher head0.040
GPT teacher head0.300
Teacher spread0.261 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

Citations1
Published2000
Admission routes1
Has abstractyes

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