The 2018 Sulawesi tsunami in Palu city as a result of several landslides and coseismic tsunamis
Notice bibliographique
Résumé
The September 28 2018 Palu tsunami surprised the scientific community, as neither the earthquake magnitude nor its strike-slip mechanism were deemed capable of producing the wave heights that were observed. However, recent research has shown that the earthquake generated several landslides inside Palu bay. The authors conducted a post-disaster field survey of the area affected to collect spatial data on tsunami inundation heights, nearshore and bay bathymetry, and carried out eyewitness interviews to collect testimonies of the event. In addition, numerical simulations of the tsunami generation and propagation mechanisms were carried out and validated with the inferred time series. Seven small submarine landslides were identified along the western shore of the bay, and one large one was reported on the eastern shore of Palu City. Most of these landslides occurred at river mouths and reclamation areas, where soft submarine sediments had accumulated. The numerical simulations support a scenario in which the tsunami waves that arrived at Palu city 4–10 min after the earthquake were caused by the co-seismic seafloor deformation, possibly coupled with secondary waves generated from several submarine landslides. These findings suggest that more comprehensive methodologies and tools need to be used when assessing probabilistic tsunami hazards in narrow bays.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».