Morphometric controls and basin response in the cascade mountains
Notice bibliographique
Résumé
Morphometric variables associated with 36 debris torrent, 78 snow avalanche, 45 composite debris torrent and snow avalanche and 14 streamflow basins in the Cascade Mountains of southwestern British Columbia, Canada are examined. The results show significant statistical differences in top and bottom elevations, relief, channel length and gradient, basin area, fan gradient and area, and basin ruggedness between snow avalanche basins and the two basin types affected by debris torrents, reflecting the very different nature of these processes. Only top and bottom elevations and fan area differ significantly between debris torrent and debris torrent‐snow avalanche basins, implying that the latter are probably debris torrent basins in origin. As many as six morphometric variables are significantly different between streamflow basins and the other basin types, allowing the former to be differentiated despite their small, steep character. Discriminant analysis indicates that bottom elevation and channel or path gradient are the best variables for classifying the four basin types by process. Generally strong correlations exist between basin area on the one hand and relief, channel length and channel gradient on the other in debris torrent, debris torrent‐snow avalanche, and streamflow basins. Fan gradient and area are, however, weakly or modestly correlated with basin area or ruggedness. No such morphometric relations are present in snow avalanche basins. The results of this study also indicate that in debris torrent‐prone basins the fan gradient and Melton's R have identifiable lower thresholds while basin area has an upper threshold, but use of these thresholds for identification of debris torrent hazard is complicated by overlapping thresholds for streamflow basins.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».