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Enregistrement W2600274485 · doi:10.13101/ijece.10.67

Debris Flow Avulsion

2017· article· en· W2600274485 sur OpenAlexaff
Paul Santi, David R. Pyles, Christopher A. Pederson

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Erosion Control Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics Simulations and Interactions
Établissements canadiensBGC Engineering (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAvulsionGeologyDebris flowDebrisCanyonMass wastingGeomorphologyLandslideOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Debris flows that are confined by canyons generally exhibit distributary behavior once they exit the canyons, usually creating some sort of debris fan. This distributary nature is commonly observed in fluvial processes, as avulsion out of established flow paths allows the system to methodically fill topographic lows and develop regular, fan-shaped deposits. For debris flows, avulsion represents a serious hazard, because future debris flows may occur in areas that have not experienced events in the recent past, and flows may occur at significant distances across the fan away from currently active channels. It is important to be able to identify avulsion-susceptible areas, to quantify the likelihood of avulsion, and to model and mitigate the possibility of avulsion. Map views of several debris fans showing locations of successive events were analyzed to evaluate the degree of avulsion. In addition, cross-fan sections at three locations in Colorado were interpreted stratigraphically and analyzed to calculate a modified compensation index, Kcv, a single number that indicates significant avulsion activity (Kcv near one), or low avulsion activity (Kcv near 0.5). Areas with typical debris-flow characteristics (abundant coarse clasts, thick units, large lobes, high clay content) tended to have higher compensation indices than areas with typical stream-flow characteristics (thinner, with less clay and coarse clasts). Finally, several sites are reviewed where an understanding of avulsion could help anticipate flow behavior and direct mitigation efforts.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,750
Score d'incertitude au seuil0,420

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,229 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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