How Alaska's Barry Arm Can Help Us Prepare for Climate Change Hazards
Notice bibliographique
Résumé
A slope at Barry Arm, in Alaska’s Prince William Sound, is deforming at a varying rate up to tens of meters per year above a retreating glacier and deep fjord that is a popular recreational destination. If the estimated 500 million cubic meters of unstable material on this slope were to fail catastrophically, the impact of the landslide with the ocean would produce a tsunami that would not only endanger those in its immediate vicinity, but likely also those in more distant areas such as the port of Whittier, 50 km away. The discovery of this threat was happenstance, and the response so far has been cobbled together from over a dozen existing grants and programs. Remotely sensed imagery could have revealed this hazard a decade ago, but nobody was looking, highlighting our lack of coordination and preparedness for this growing hazard driven by climate change. As glaciers retreat, they can simultaneously destabilize mountain slopes and expose deep waters below, creating the potential for destructive tsunamis. The settings where this risk might occur are easily identified, but more difficult to assess and monitor. Unlike for volcanoes, active faults, landslides, and tectonic tsunamis, the US has conducted no systematic assessment of tsunamis generated by subaerial landslides, nor has the US established methods for monitoring or issuing warnings for such tsunamis. The U.S. National Tsunami Warning Center relies on seismic signals and sea-level measurements to issue warnings; however, landslides are more difficult to detect than earthquakes, and the resultant tsunamis often would reach vulnerable populations and infrastructure before water level gages could help estimate the magnitude of the tsunami. Also, integrating precursory motion and other clues of an impending slope failure into a tsunami warning system has only been done outside the US (e.g Norway: Blikra et al., 2012). Barry Arm is a dramatic case study highlighting these challenges and may provide a model for mitigating the threat of tsunamis generated by subaerial landslides enabled by glacial retreat elsewhere.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,038 | 0,015 |
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 ».