Reply to the discussion by Olsen and Stuedlein on “Use of terrestrial laser scanning for the characterization of retrogressive landslides in sensitive clay and rotational landslides in river banks”Appears in Canadian Geotechnical Journal, <b>47</b>(10): 1164–1168.
Notice bibliographique
Résumé
In their discussion about aerial laser scanning (ALS) and terrestrial laser scanning (TLS), Olsen and Stuedlein present some issues than we did not address in our paper (Jaboyedoff et al. 2009a). Our study deals with compact landslide bodies and we had to overcome many related problems, such as shadowing, vegetation, site accessibility, and safety issues. In contrast, Olsen and Stuedlein deal with linear, clean features (coastal cliffs), which enable a completely different way of working. Nonetheless, their remarks are relevant and they were not addressed in our paper because it was beyond the scope of our study. Studies on landslide volumes and mechanisms do not in general need a high accuracy, while it is crucial for landslide movement monitoring. In their discussion, Olsen and Stuedlein give some examples of TLS applications in landslide studies in addition to those highlighted in our article. Most of them relate to coastal erosion and rockfalls in cliffs, and only a few relate to landslides. For the sake of completeness of the literature overview, TLS has also been widely used for
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,035 | 0,038 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,005 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».