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Enregistrement W2051594790 · doi:10.3189/172756404781814960

Statistical avalanche-runout estimation for short slopes in Canada

2004· article· en· W2051594790 sur OpenAlexafffundabout
Alan Jones, Bruce Jamieson

Notice bibliographique

RevueAnnals of Glaciology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandslides and related hazards
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesUniversity of Calgary
Mots-clésGumbel distributionGeologyTerrainGeodesyPosition (finance)Extreme value theoryCartographyStatisticsGeographyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract To develop avalanche runout models for short slopes, field measurements were made at 48 short-slope avalanche paths located in the Coast, Columbia and Rocky Mountains of western Canada, and at several paths in eastern Canada. Field studies included detailed topographic surveys and estimation of the extreme runout position in each path. A statistical runout model was developed using the runout ratio method, for which runout ratios from the four mountain ranges are well fit by an extreme-value type I (Gumbel) distribution when the β point is defined at the uppermost point where the slope is 24°. A second model was developed by regressing the α angle for the extreme runout position on numerous terrain variables. This regression model uses three predictor variables that can be easily measured in the field or on topographic maps. Length-scale effects were noted in both models, but are more pronounced in the runout ratio model. A comparison of models developed using the two methods shows that the runout ratio model estimates more conservative (longer) runout distances than the regression model for most threshold probabilities. Data from 13 additional paths from Switzerland and Québec, Canada, are used to test the models.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,301
Score d'incertitude au seuil0,647

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,261 · 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 tête enseignante, 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

Citations29
Publié2004
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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