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Record W6995456383

From orogen to rifted passive margin formation in Brazil: Geodynamic numerical modeling considering the effects of structural inheritance and rheology

2017· article· pt· W6995456383 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueAmericanae (AECID Library) · 2017
Typearticle
Languagept
FieldBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
TopicS100 Proteins and Annexins
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsLong-term predictionHigh resolutionWork (physics)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

O paralelismo entre antigos cinturões colisionais e sistemas de riftes mais jovens é amplamente reconhecido e especialmente observado ao longo do Oceano Atlântico. A relação entre estruturas litosféricas herdadas e a nucleação de sistemas de riftes tem sido o foco de muitos estudos. Entretanto, a relação entre estruturas herdadas e estruturas neo-formadas (i.e. durante a extensão) e a estruturação de margens passivas conjugadas ainda é pouco entendida. Na presente tese, usamos uma versão muito eficiente do código computacional Lagrangiano- Euleriano de elementos finitos FANTOM para modelar fluxos termo-mecânicos acoplados visco-plásticos de forma a entender a geodinâmica do processo de rifteamento considerando os efeitos das estruturas tectônicas herdadas e da estrutura reológica na litosfera continental. Os modelos consideram quantias variadas de extensão e contração prévios para desenvolver a herança tectônico-estrutural, a qual é ou não reativada durante o desenvolvimento da margem passiva. Nossos resultados mostram que: 1) as primeiras reativações da cunha orogênica ocorrem seguindo zona de cisalhamento principal de escala litosférica (antiga sutura); 2) zonas de cisalhamento crustais (antigos cavalgamentos) são parcial ou totalmente reativadas dependendo da quantia de contração anterior; 3) com pouca contração anterior, os cavalgamentos thick-skin são eficientemente reativados e controlam a formação da margem passiva; 4) maiores quantias de contração prévia permitem que zonas de cisalhamento afastadas da sutura não dão reativadas e preservam a estrutura orogênica; 5) a reativação de zonas de cisalhamento compressivas dominam durante os estágios iniciais do rifteamento, enquanto que em estágios finais e de afinamento crustal, dominam estruturas neo-formadas. Nossos modelos ajudaram a explicar algumas características das margens passivas conjugadas do Espírito Santo - Kwanza no Atlântico Central Sul, e da margem passiva norueguesa no Mar do Norte. Nossos modelos também mostraram que diferenças reológicas entre a crosta superior e a crosta inferior causam um desacoplamento durante subducção e posterior educção. Este último processo, associado ao necking termal da astenosfera ascendente, é responsável por deixar lascas de crosta inferior no canal de subducção-educção no manto litosférico, como é evidenciado por antigas zonas de subdução fósseis associadas à margem conjugada Newfoundland-Iberia. Dessa forma, a remoção de crosta inferior em margens passivas conjugadas pode ocorrer muito antes do processo de rifteamento.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.100
Threshold uncertainty score0.198

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.006
GPT teacher head0.238
Teacher spread0.232 · 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2017
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