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Enregistrement W2806640641 · doi:10.3390/su10061908

Prevention of Catastrophic Volcanic Eruptions, Large Earthquakes underneath Big Cities, and Giant Earthquakes at Subduction Zones

2018· article· en· W2806640641 sur OpenAlexaff
Y. Fujii, Morteza Sheshpari, Junichi Kodama, Daisuke Fukuda, Anjula Dassanayake

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisaster Management and Resilience
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubductionVolcanoSeismologyGeologyRemotely triggered earthquakesEarth scienceEarthquake swarmInduced seismicityTectonics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Catastrophic volcanic eruptions, large earthquakes beneath big cities, or giant earthquakes at subduction zones are apparently the biggest problems facing the sustainability of human society. However, imminent prediction methods for these events have never been established, except that volcanic eruptions can only be predicted by exceptional efforts by dedicated researchers. Even if a prediction method has been established, the method cannot significantly reduce infrastructure damage, although it could slightly reduce the number of fatalities. On the other hand, prevention of eruptions or earthquakes could significantly reduce, not only the number of fatalities, but also infrastructure damage. Therefore, the authors propose (1) gradual energy release by supercritical power generation to prevent catastrophic eruptions; (2) gradual seismic energy release by injecting water into seismic sources to prevent large earthquakes beneath big cities; and (3) exploding existing nuclear warheads underground to prevent giant earthquakes at subduction zones. Necessary technical developments, costs, risks, and problems will also be explained.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,389
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,284 · 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'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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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