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Enregistrement W2345181205 · doi:10.14288/1.0050359

Landslide initiation : a unified geostatistical and probabilistics modellin technique for terrain stability assessment

2009· article· en· W2345181205 sur OpenAlexaboutno aff
John M.T. Wilkinson

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandslides and related hazards
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerrainGeologyLandslideStability (learning theory)GeostatisticsRemote sensingGeomorphologyComputer scienceGeographyCartographyMathematicsStatisticsSpatial variabilityMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Five open slope, translational landslides which have occurred on four separate clear-cut hillslopes in coastal British Columbia are described in terms of their qualitative, geomorphological characteristics and their hydrogeological response to extreme precipitation. The design and operation of a displacement rate controlled, large scale, in-situ direct shear box, which was used to conduct shear strength tests at three of the four locations and on laboratory-reconstituted samples, is described. A mean friction angle of 47° and a root or soil structure cohesion of 1.5 kPa is interpreted from the in-situ and laboratory testing program to be appropriate for the tested shallow, colluvial gravelly sands. Approximately eight years of near-continuous, shallow piezometric data, collected at the Carnation Creek Experimental Watershed by the Canadian Forest Service, are used to determine the piezometric response of shallow colluvial soils to extreme precipitation events and to determine an appropriate probabilistic distribution for use in Monte Carlo-like simulations of slope stability. An extreme value distribution, which is dependent on the duration of observation, is proposed for this purpose. Piezometric data and the results of infinite slope stability back-analyses indicate the potential for short-term pore pressures which are in excess of hydrostatic pressures, and potentially artesian, to develop during extreme precipitation events. Optimized terrain attribute data, collected by the British Columbia Ministry of Forests, for a subset of 1,526 mapped terrain polygons are combined with the results of Monte Carlo-like slope stability simulations of the same polygons to create a unified, geostatistical (qualitative terrain attributes) and probabilistic (quantitative slope stability) landslide initiation model. The resulting probabilities of initiation, P(In), for each polygon are compared to existing slope stability assessment techniques used in the forest sector. The proposed assessment technique is intended to represent one component of a multi-disciplinary, quantitative risk assessment approach which considers all hazards to downslope resources and the specific risk of each element at risk.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,193 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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