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Enregistrement W1990736917 · doi:10.1191/0959683605hl804rp

Influence of loss of gradient from postglacial uplift on Red River flood hazard, Manitoba, Canada

2005· article· en· W1990736917 sur OpenAlexaffabout
G R Brooks, L H Thorleifson, C F M Lewis

Notice bibliographique

RevueThe Holocene · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensGeological Survey of CanadaNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlood mythHydrology (agriculture)GeologyFloodplainPhysical geographyGeographyArchaeologyGeotechnical engineeringCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The north-flowing, low-gradient section of the Red River in Manitoba has lost-60%/o of its valley gradient since 8 ka cal. BP. An existing hydraulic model of the modem Red River flood zone was used to examine the change in flood extent and depth of a discharge equivalent to the 1997 Red River flood (3970 m3/s) for scenarios of gradients at 8, 6, 4 and 2 ka cal. BP as well as 2 ka in the future. The modelling indicates a broad, shallow flood zone for all of the gradient scenarios, with extent and depth increasing over time. Between the 8 ka cal. BP and present-day scenarios, the flood zone increased from 1186 km2 to 1531 km2 (-29%/o) with depth increasing along four east-west cross-sections by 0.69 m (-61%), 0.91 m (-82%), 0.56 m (-64%) and 0.48 m (-86%). The flood extent and depths increased by a further 18 km2 (--5%) and 0.04-0.06 m (2-5%), respectively, by 2 ka in the future. Most of these changes to the flood zone occurred between 8 and 2 ka cal. BP, reflecting an exponential loss of gradient. A rise in flood depth equivalent to that which occurred between 8 ka cal. BP and the present-day, is assessed as increasing the long-term flood hazard; in contrast, the slight rise in depth between the present-day and 2 ka in the future does not.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,266

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations13
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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