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Enregistrement W2078412500 · doi:10.4296/cwrj2801099

The Causes, Progression and Magnitude of the 1826 Red River Flood in Manitoba

2003· article· en· W2078412500 sur OpenAlexaffvenueabout
Scott St. George, Bill Rannie

Notice bibliographique

RevueCanadian Water Resources Journal / Revue canadienne des ressources hydriques · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTree-ring climate responses
Établissements canadiensUniversity of WinnipegGeological Survey of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlood mythMagnitude (astronomy)GeographyHydrology (agriculture)ArchaeologyGeologyGeotechnical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper we review historical and paleoenvironmental evidence related to the 1826 Red River flood in Manitoba. In 1825, significant spring flooding and persistently high water levels in early autumn filled natural storage in the Red and Assiniboine river basins to capacity. Although daily historical records do not suggest that the winter of 1825–26 was exceptionally cold or snowy, other comments note an unusually deep snow pack near the Red River Settlement and throughout the southern basin. Historical accounts and paleoclimatic data document a cold, snowy April and an exceptionally late spring throughout much of central North America. The 1826 flood was exacerbated by abundant rainfall during the rising phase and was, according to historical and dendrochronological evidence, the largest event since at least C.E. 1648. The estimated peak flow for 1826 is approximately 6,370 m3/s (40% greater than the 1997 flood), which exceeds the current design capacity of flood protection for Winnipeg. Historical accounts in western Manitoba and anatomical signatures in alluvial logs suggest that the lower Assiniboine (downstream of Brandon) produced an exceptional flow in 1826, equivalent to perhaps 20% of the Red River’s upstream discharge. Reports of extremely strong, persistent winds from the south coincident with peak stage suggest that wind set-up may be an important factor that should be considered in future hydraulic studies.

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)0,001
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 enseignants0,736
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,180 · 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

Citations11
Publié2003
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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