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Enregistrement W2519105505 · doi:10.1002/esp.4047

Sustainable development and anthropogenic induced geomorphic hazards in subsiding areas

2016· article· en· W2519105505 sur OpenAlexaboutno aff
Najib Abou Karaki, Simone Fiaschi, Damien Closson

Notice bibliographique

RevueEarth Surface Processes and Landforms · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueKarst Systems and Hydrogeology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSinkholeLandformGeologyLandslideWater tableGeohazardSubsidenceEarth scienceGroundwaterDesertificationPhysical geographyHydrology (agriculture)KarstStructural basinGeomorphologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In many areas of the world, subsidence related to the lowering of the water table is modifying the landscape and provoking costly environmental hazards. We consider the Dead Sea (the Earth's lowest lake) as a model. Its water level was 395 m bMSL in the 1960s. Due to water diversions in the catchment area, as of 2016, the level has dropped to about 430 m bMSL. Here, as in other parts of the Anthropocene world, from China, to Iran, to Turkey, to Canada and the United States, consequences of human interventions are rapidly modifying the environment. Aggressive geomorphic processes leading to accelerated degradations are taking place and affecting landforms and infrastructures. In Tectonic terms, the lake is a pull‐apart basin resulting from the motion of the Dead Sea Transform fault. Since the 1960s, a slice of brine of about 35 km3 has been lost. The water table is dropping more rapidly in the lake than in the coastal zone creating an ever‐increasing head difference. Consequently, groundwater moves towards the sea to compensate for the imbalance, provoking the reactivation of the area's paleo‐channels with subsidence, sinkholes, and landslides. Since the 1980s, industrial‐touristic infrastructure has covered newly emerging lands in geomorphic hazards‐prone areas of the coastal zone. Time series analysis of high to very high resolution visible/radar satellite images acquired from the 1970s to present, revealed major landscape evolution. Such dynamic systems prevailing in recent decades permitted the study of human/environment interactions to help minimize their effects. Major deformations of an industrial dike were analysed and quantified. The results underline the necessity in the Anthropocene of careful analysis of relevant data sources acquired before and during subsidence, particularly in karst topography zones and prior to the development of major human activities in economically appealing environments around the world. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.

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)0,000
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations21
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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