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Enregistrement W2771562154 · doi:10.1093/acrefore/9780199389407.013.292

Permafrost-Related Geohazards and Infrastructure Construction in Mountainous Environments

2017· reference-entry· en· W2771562154 sur OpenAlexaff
Lukas U. Arenson, Matthias Jakob

Notice bibliographique

RevueOxford Research Encyclopedia of Natural Hazard Science · 2017
Typereference-entry
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensBGC Engineering (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPermafrostClimate changeAggradationEarth scienceHydropowerNatural (archaeology)Environmental resource managementGlobal warmingNatural hazardGeologyEnvironmental planningEnvironmental scienceGeographyEngineeringGeomorphologyMeteorologyStructural basin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Mountain environments, home to about 12% of the global population and covering nearly a quarter of the global land surface, create hazardous conditions for various infrastructures. The economic and ecologic importance of these environments for tourism, transportation, hydropower generation, or natural resource extraction requires that direct and indirect interactions between infrastructures and geohazards be evaluated. Construction of infrastructure in mountain permafrost environments can change the ground thermal regime, affect gravity-driven processes, impact the strength of ice-rich foundations, or result in permafrost aggradation via natural convection. The severity of impact, and whether permafrost will degrade or aggrade in response to the construction, is a function of numerous parameters including climate change, which needs to be considered when evaluating the changes in existing or formation of new geohazards. The main challenge relates to the uncertainties associated with the projections of medium- (decadal) and long-term (century-scale) climate change. A fundamental understanding of the various processes at play and a good knowledge of the foundation conditions is required to ascertain that infrastructure in permafrost environment functions as intended. Many of the tools required for identifying geohazards in the periglacial and appropriate risk management strategies are already available.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,706
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,275 · 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.

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

Citations14
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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