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Enregistrement W2125975666

Weather Preceding Persistent Deep Slab Avalanches

2013· article· en· W2125975666 sur OpenAlexaboutno aff
Michael Conlan, Bruce Jamieson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandslides and related hazards
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSnowpackSlabSnowPrecipitationGeologyAtmospheric sciencesMeteorologyWind directionClimatologyWind speedEnvironmental scienceGeophysicsGeomorphologyGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: Deep slab avalanches release on persistent weak layers of facets, surface hoar, depth hoar, or poorly bonded crusts and are generally hard to forecast. They are triggered either naturally from weather or are artificially triggered from localized dynamic loads such as skiers, snowmobilers, and explosives. For natural deep slab avalanches, weather preceding the release plays a key role in formation. For deep slab avalanches that are artificially triggered, preceding weather can also have a strong role. For this research, 51 deep slab avalanches were accessed in western Canada between 1993 and 2013 to obtain information on the persistent weak layer and overlying slab. Weather parameters such as precipitation amount, daily minimum and maximum temperature, and wind speed and direction were obtained from the nearest weather station for the two weeks prior to release of the accessed avalanches. Results indicate that the accessed natural deep slab avalanches typically occurred from either rapid mass loading via precipitation or wind transported snow or from snowpack warming by air temperature or incoming short wave radiation. Higher cumulative precipitation and wind loading potential amounts were observed for the avalanches that likely released from rapid mass loading. The natural releases that likely occurred from solar warming did not have high amounts of precipitation, wind loading, or warming and experienced clear skies during the day of release. The most amount of warming was observed for the avalanche that likely released from temperature warming. Similar weather trends for both natural and artificially triggered avalanches indicate the importance of analyzing the snowpack along with preceding weather.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,150
Score d'incertitude au seuil0,299

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0020,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,184
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'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

Citations3
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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