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Enregistrement W3210344742 · doi:10.25676/11124/173170

Characterizing debris transfer patterns in the White Canyon, British Columbia with terrestrial laser scanning

2019· article· en· W3210344742 sur OpenAlexfundaboutno aff
David Bonneau, D. Jean Hutchinson, Scott McDougall

Notice bibliographique

RevueDigital Collections of Colorado (Colorado State University) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRemote Sensing and LiDAR Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaTransport Canada
Mots-clésCanyonDebrisWhite (mutation)GeologyLaser scanningRemote sensingLaserGeomorphologyOceanographyOpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the Thompson-Fraser Rail Corridor in Interior British Columbia, the Canadian National (CN) rail line traverses several alluvial fans, which are subject to occasional debris flows. Debris flows pose a significant geohazard due to the combination of high flow velocities, large impact forces, long runout distances and poor temporal predictability. When a debris flow occurs, the cost of repairs, maintenance, and construction along these single-track railway lines is compounded by the fact that these activities also impede the flow of rail traffic, which has financial repercussions for the operators. As a result, it is vital to be able to identify and prioritize the slopes that pose the greatest hazard to the rail lines. A thorough understanding of the geohazards present on site is an essential component of risk assessment. The Canadian Railway Ground Hazard Research Program (RGHRP) was established in 2003 with the aim of better understanding the natural hazards impacting railway operations across Canada. The present study is part of this initiative and focuses on an active site called the White Canyon, which is located 275 kilometers northeast of Vancouver, BC. In this study, we use terrestrial laser scanning (TLS) and panoramic imagery datasets to analyze the debris recharge patterns that develop between debris flows in a select channel in the White Canyon. TLS scans taken before and after the events provide insight into the volumes of material mobilized and how we can leverage this series of TLS data to give insight into the amount of debris accumulating in the channels prior to failure. The temporal data acquisition rate was found to have a significant influence on the amount of movement that can be interpreted from the TLS change detection analysis and panoramic images. Therefore, the temporal data acquisition rate is key consideration when using TLS to support the determination of accurate return periods on debris flows.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,182
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,162
Écart entre enseignants0,157 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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