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Enregistrement W2126930287 · doi:10.1071/wf14070

Post-wildfire debris flows in southern British Columbia, Canada

2015· article· en· W2126930287 sur OpenAlexaffabout
P. Jordan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Wildland Fire · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensMinistry of Forests
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDebrisLandslideSnowmeltDebris flowHydrology (agriculture)SnowPhysical geographyMudflowGeologyEnvironmental scienceGeographyOceanographyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Several post-wildfire debris flows and other landslides occurred after the extreme wildfire season of 2003 in the southern interior of British Columbia. Such events had not been previously reported in Canada, although they are common in lower latitudes. Severe wildfire seasons also were experienced in 2007 and 2009, and additional events were observed in four fires. Post-wildfire landslides have occurred in spring, summer and fall (autumn); events have been triggered by spring snowmelt, high-intensity summer rainstorms and low-intensity fall rainstorms. Of a total of 36 documented events, 23 were debris flows, and the most common initiating mechanism was high peak flow in channels. Most sediment in these events was derived from the channels, not from erosion in burned areas. Seven of the events were infiltration-triggered debris slides, and six events were debris floods. A variety of hydrologic changes can contribute to the prevalence of post-wildfire landslides and floods, including an increase in snowmelt rate. High-severity burn in catchment headwaters above steep channels is a topographic factor favouring debris flow occurrence. These observations demonstrate that the likelihood of debris flows and other mass-movement events in susceptible terrain is significantly increased following severe wildfire in this snow-dominated environment.

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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,125

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
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations46
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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