River channel's predisposition to ice jams: a geospatial model
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Notice bibliographique
Résumé
When dynamic breakup occurs on rivers, ice moving downstream may eventually stop at an obstacle when the volume of moving ice exceeds the transport capacity of the river, resulting into an ice jam. The suddenness and unpredictability of these ice jams are a constant danger to local population. Therefore forecasting methods are necessary to provide an early warning to these population. Nonetheless the morphological and hydrological factors controlling where and how the ice will jam are numerous and complex. Existing studies which exist on this topic are highly site specific. Therefore, the goal of this work is to develop a simplified geospatial model that would estimate the predisposition of any river channel to ice jams. The question here is not to predict when the ice will break up but rather to know where the released ice would be susceptible to jam. This paper presents the developments and preliminary results of the proposed approach. The initial step was to document the main factors identified in the literature, as potential cause for an ice jam. First, several main factors identified in the literature as potential cause for an ice jam have been selected: presence of an island, narrowing of the channel, sinuosity, presence of a bridge, confluence of rivers and slope break. The second step was to spatially represent, in 2D, the physical characteristics of the channel and to translate these characteristics into potential ice jamming factors. The Chaudiere River, south of Quebec City (Canada), was chosen as a test site. Tools from the GIS-based FRAZIL system have been used to generate these factors from readily available geospatial data and calcutate an “ice jam predisposition index” over regular-spaced segments along the entire channel. The resulting map was validated upon historical observations and local knowledge, collected in relationship with the Minister of Public Security.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 0,001 |
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 découle