Debris-Flow Hazard Assessments: A Practitioner's View
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.
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Substantial advances have been achieved in various aspects of debris-flow hazard assessments over the past decade. These advances include sophisticated ways to date previous events, two- and three-dimensional runout models including multi-phase flows and debris entrainment options, and applications of extreme value statistics to assemble frequency–magnitude analyses. Pertinent questions have remained the same: How often, how big, how fast, how deep, how intense, and how far? Similarly, although major life loss attributable to debris flows can often, but not always, be avoided in developed nations, debris flows remain one of the principal geophysical killers in mountainous terrains. Substantial differences in debris-flow hazard persist between nations. Some rely on a design magnitude associated with a specific return period; others use relationships between intensity and frequency; and some allow for, but do not mandate, in-depth quantitative risk assessments. Differences exist in the management of debris-flow risks, from highly sophisticated and nation-wide applied protocols to retroaction in which catastrophic debris flows occur before they are considered for mitigation. Two factors conspire to challenge future generations of debris-flow researchers, practitioners, and decision makers: Population growth and climate change, which are increasingly manifested by augmenting hydroclimatic extremes. While researchers will undoubtedly finesse future remote sensing, dating, and runout techniques and models, practitioners will need to focus on translating those advances into practical cost-efficient tools and integrating those tools into long-term debris-flow risk management.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 découle