A case study of dynamic triggering in the Kiskatinaw area of the Montney Formation, British Columbia
Bibliographic record
Abstract
Dans cette étude, j’étudie l’occurrence potentielle d’un déclenchement dynamique àdistance dans la région de Kiskatinaw en Colombie-Britannique, au Canada, dans les30 mois suivant l’installation du réseau sismique de McGill. J’utilise l’analyse visuelledes ondes, ainsi qu’une méthode d’amélioration du catalogue: un filtre jumelé à mul-tiple stations, pour détecter tous les tremblement de terre déclenché à distance. Pourque des chocs principaux soivent potentiellement déclencheurs, ils doivent dépasser unevitesse maximale du sol de 100 µm/s, une magnitude d’onde de surface de 6, et avoirdes profondeurs ≤ 100 km. L’analyse visuelle révèle des événements déclenchés en-fouis dans les ondes de surface télésismiques de deux chocs principaux, ainsi que desévénements jusqu’à 4 heures après la première arrivée d’une secousse principale. Suiteà l’amélioration du catalogue pendant 5 jours avant et après chaque choc principal can-didat, j’utilise une combinaison des tests statistiques P, γ, β et Z pour confirmer queles augmentations du taux de sismicité sont suffisamment importantes pour indiquent ledéclenchement. Je trouve plusieurs événements avec un déclenchement statistiquementsignificatif, chacun avec des profondeurs < 35 km et des contraintes de déclenchementdynamiques de pointe mesurées de 5 à 16 kPa. J’observe également des contraintes tran-sitoires responsables du déclenchement direct d’événements jusqu’à 0.05 kPa, ce qui im-plique que de nombreuses failles locales sont soumises à des contraintes critiques, et ontun seuil de déclenchement inférieur à celui observé précédemment dans cette région.Deux des chocs principaux de déclenchement ne sont pas associés à l’activité d’injectionau cours des périodes d’amélioration du catalogue de 10 jours, ce qui indique que lespressions interstitielles peuvent être restées élevées dans la région pendant des jours oudes semaines après la fin de l’injection
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".