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Enregistrement W1576572213 · doi:10.1002/9781444304299.ch10

Analysis of Terrestrial Hyperconcentrated Flows and their Deposit

2002· other· en· W1576572213 sur OpenAlexaffabout
Marco Benvenuti, Ivan Martini

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological formations and processes
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHyperconcentrated flowGeologyDebris flowGeomorphologyAlluvial fanFluvialPleistoceneBed loadAlluviumOutwash plainSediment transportGlacial periodSedimentDebrisPaleontologyStructural basin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The term hyperconcentrated flow refers to intermediate states between debris flows and fluid flows, where fluid turbulence remains an important dispersal mechanism of clastic particles. Whereas the end-member flows are fairly well understood, unanimous agreement has not been reached on the subdivision and boundary definition of hyperconcentrated flows, both in meaningful rheological terms and, more so, in terms of the characteristics of their deposits. This paper briefly reviews the main characteristics of hyperconcentrated flows resulting from either suspended-load hyperconcentration or bedload hyperconcentration (traction carpet), and focuses on the analysis of three deposits possibly associated with these flows. The first two deposits formed in ancient, temperate alluvial fans of Pliocene–Pleistocene post-collision basins of the Northern Apennines, Italy, and the third in Upper Pleistocene glacial outwash of Ontario, Canada. The main finding is that geomorphological setting, climate and substrate geology are the prime control for hyperconcentrated flows in terms of frequency, magnitude and rheological properties of the flow. Recognition of hyperconcentrated-flow deposits through facies analysis leads to a better understanding of the developmental dynamics of alluvial sediment succession, and provides powerful information for risk assessment of localities possibly affected by hydrogeological hazards.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,177 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations86
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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