MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2910227991 · doi:10.4095/225342

Field recognition, inventory, and analysis of landslides in the Camsell Bend map area, southern Mackenzie River watershed, Northwest Territories

2008· report· en· W2910227991 sur OpenAlexaffabout
David Huntley, A Duk-Rodkin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandslides and related hazards
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLandslideWatershedGeologyField (mathematics)GeographyArchaeologyAerial photosHydrology (agriculture)GeomorphologyPhysical geographyCartographyRemote sensingGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A terrain inventory in the Camsell Bend map area (NTS 95 J), southern Mackenzie River watershed, Northwest Territories, distinguishes among complex landslides involving bedrock and unconsolidated surfi cial deposits, landslides involving bedrock, landslides in surfi cial deposits, and landslides in earth materials containing permafrost. Geoscience data collected include the spatial distribution of surfi - cial deposits and landforms, and the classifi cation, dimensions, physiographic setting, and age of landslide events. Dominant factors in triggering and velocity of landslides are slope, drainage characteristics, and water content of surfi cial material or bedrock. Other controls include distribution and intensity of wildfi res, local relief, orientation of bedrock structures, debris thickness, and distribution of ground ice, precipitation and vegetation. The outcome of applying knowledge gained through this work is an increased awareness and response to landslide geohazards, risks, and consequences, and improved decisions on regional development of infrastructure by geoscientists, engineers, ecologists, planners, emergency response offi cials, lawyers, and local communities.

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)0,001
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 enseignants0,331
Score d'incertitude au seuil0,666

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations0
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetLandslides and related hazards→Travaux en français237 207→