Assessment Principles for Glacier and Permafrost Hazards in Mountain Regions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Glacier and permafrost hazards in cold mountain regions encompass various flood and mass movement processes that are strongly affected by rapid and cumulative climate-induced changes in the alpine cryosphere. These processes are characterized by a range of spatial and temporal dimensions, from small volume icefalls and rockfalls that present a frequent but localized danger to less frequent but large magnitude process chains that can threaten people and infrastructure located far downstream. Glacial lake outburst floods (GLOFs) have proven particularly devastating, accounting for the most far-reaching disasters in high mountain regions globally. Comprehensive assessments of glacier and permafrost hazards define two core components (or outcomes): Glacier and permafrost hazards gained prominence around the mid-20th century, especially following a series of major disasters in the Peruvian Andes, Alaska, and the Swiss Alps. At that time, related hazard assessments were reactionary and event-focused, aiming to understand the causes of the disasters and to reduce ongoing threats to communities. These disasters and others that followed, such as Kolka Karmadon in 2002, established the fundamental need to consider complex geosystems and cascading processes with their cumulative downstream impacts as one of the distinguishing principles of integrative glacier and permafrost hazard assessment. The widespread availability of satellite imagery enables a preemptive approach to hazard assessment, beginning with regional scale first-order susceptibility and hazard assessment and modeling that provide a first indication of possible unstable slopes or dangerous lakes and related cascading processes. Detailed field investigations and scenario-based hazard mapping can then be targeted to high-priority areas. In view of the rapidly changing mountain environment, leading beyond historical precedence, there is a clear need for future-oriented scenarios to be integrated into the hazard assessment that consider, for example, the threat from new lakes that are projected to emerge in a deglaciating landscape. In particular, low-probability events with extreme magnitudes are a challenge for authorities to plan for, but such events can be appropriately considered as a worst-case scenario in a comprehensive, forward-looking, multiscenario hazard assessment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».