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Enregistrement W2062770843 · doi:10.1139/l03-018

Prévision par modélisation numérique de la zone de risque bordant un tronçon de rivière subissant une crue exceptionnelle

2003· article· en· W2062770843 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Tew‐Fik Mahdi, Claude Marché

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlooding (psychology)TributaryGeologyLandslideHydrology (agriculture)Flood mythHydraulicsGeotechnical engineeringErosionGeomorphologyEngineeringCartographyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The direct impacts of floods are often considered as limited to the maximum downstream area exposed to the flooding. Considering the size of exceptional floods, the river bed could undergo deep changes. Pairing the GSTARS sediment transport model to a slope stability model (modified Bishop method) that we developed, this paper presents a methodology leading to the definition of a true safety zone along the shores as it takes into account the risk of floods and soil movements: each section of this river undergoes changes due to sediment-fluvial hydraulics ( erosion-deposit) and then eventual landslides modify the profiles. To analyze this, we had first to determine the hydraulic and geotechnical characteristics then use them to test the slope stability of the various legs of the watercourse before and during flooding. The application of this method to a tributary of the Saguenay River for the 1996 "downpour" shows a very good correlation of results with those collected in situ. The method can be directly applied to define the anticipated evacuation zone in case of dam failure.Key words: flooding, evacuation zone, numerical simulations, slope stability, transportation of solids.[Journal Translation]

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,152

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,178 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations15
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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