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Enregistrement W3139255971 · doi:10.1146/annurev-earth-063016-015810

Submarine Landslides and Their Tsunami Hazard

2021· article· en· W3139255971 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueAnnual Review of Earth and Planetary Sciences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématiqueearthquake and tectonic studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBritish Geological SurveyNatural Environment Research CouncilSight Research UKEuropean Space Agency
Mots-clésSubmarine landslideLandslideGeologySubmarine pipelineSeismologyContext (archaeology)HazardNew guineaSubmarineOceanographyPaleontologyHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most tsunamis are generated by earthquakes, but in 1998, a seabed slump offshore of northern Papua New Guinea (PNG) generated a tsunami up to 15 m high that killed more than 2,200 people. The event changed our understanding of tsunami mechanisms and was the forerunner to two decades of major tsunamis that included those in Turkey, the Indian Ocean, Japan, and Sulawesi and Anak Krakatau in Indonesia. PNG provided a context to better understand these tsunamis as well as older submarine landslide events, such as Storegga (8150 BP); Alika 2 in Hawaii (120,000 BP), and Grand Banks, Canada (1929), together with those from dual earthquake/landslide mechanisms, such as Messina (1908), Puerto Rico (1928), and Japan (2011). PNG proved that submarine landslides generate devastating tsunamis from failure mechanisms that can be very different, whether singly or in combination with earthquakes. It demonstrated the critical importance of seabed mapping to identify these mechanisms as well as stimulated the development of new numerical tsunami modeling methodologies. In combination with other recent tsunamis, PNG demonstrated the critical importance of these events in advancing our understanding of tsunami hazard and risk. This review recounts how, since 1998, understanding of the tsunami hazard from submarine landslides has progressed far beyond anything considered possible at that time. ▪ For submarine landslide tsunamis, advances in understanding take place incrementally, usually in response to major, sometimes catastrophic, events. ▪ The Papua New Guinea tsunami in 1998, when more than 2,200 people perished, was a turning point in first recognizing the significant tsunami hazard from submarine landslides. ▪ Over the past 2 to 3 years advances have also been made mainly because of improvements in numerical modeling based on older tsunamis such as Grand Banks in 1929, Messina in 1908, and Storegga at 8150 BP. ▪ Two recent tsunamis in late 2018, in Sulawesi and Anak Krakatau, Indonesia, where several hundred people died, were from very unusual landslide mechanisms—dual (strike-slip and landslide) and volcanic collapse—and provide new motivations for understanding these tsunami mechanisms. ▪ This is a timely, state of the art review of landslide tsunamis based on recent well-studied events and new research on older ones, which provide an important context for the recent tsunamis in Indonesia in 2018.

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.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,253
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,213 · 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