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Enregistrement W4220797279 · doi:10.5194/egusphere-egu22-5963

Aspects derived from the geological, geometrical, and statistical analysis of the Ticino landslide inventory

2022· preprint· en· W4220797279 sur OpenAlexaboutno aff
Amalia Gutiérrez, Marc‐Henri Derron, Michel Jaboyedoff, Andrea Pedrazzini

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandslides and related hazards
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRockfallLandslideDebrisColluviumGeologyTerrainGeomorphologyMass movementContext (archaeology)LithologyPhysical geographyDebris flowNatural hazardHydrology (agriculture)GeometryGeographyGeotechnical engineeringCartographyMathematicsPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An inventory of more than 2000 mass movement events from the last 20 years from the canton Ticino, in the south of Switzerland, was analysed. The pre-Alpine to Alpine setting, combined with a mild temperate climate makes for a large number of natural events per year. The inventory consists of entries for spatially located movement types corresponding to rockfalls (43 %), debris flows (28%), landslides (17%), and avalanches (12%), with some recorded variables (date, coordinates, etc.). Additional geometrical data, as well as data from four categories (topography, hydrography, land use, and geology) was collected and pre-processed. Both a simple analysis and a more complex ones were carried out. From the initial statistical analysis, we determined that the relevant controlling parameters in this context are slope, aspect, terrain roughness index, topographic wetness index, and general lithology; while geometrical aspects of importance are area, length, height difference, volume, and angle of reach. We also conclude that the most affected districts are those of Blenio, Mendrisio, Locarno and Bellinzona, where debris flows and avalanches, debris flows, rockfalls and rockfalls prevail, respectively. From the geometrical aspects, we conclude that that rockfalls and landslides tend to have smaller areas and perimeters than avalanches and debris flows, as expected, due to their mobility. However, the deposit lengths, height differences and volumes show similar patterns. The calculated angle of reach shows similar median and mode values at around 26º/30º, 33º, 34º/35º and 41º, for debris flows, avalanches, landslides, and rockfalls and respectively. Significant power law correlations were found between deposit length and the height difference (cf. Corominas, 1996), deposit volume and the movement area (cf. Guzzeti et al., 2009), and the distribution of rockfall volumes (cf. Dussauge et al., 2003). Possible further work with this inventory includes probabilistic approaches and the application of machine learning techniques for the establishment of the precise relationships between the different controlling parameters and each movement type. References Corominas, J. (1996). The angle of reach as a mobility index for small and large landslides. Canadian Geotechnical Journal, 33(2), 260-271. Dussauge, C., Grasso, J. R., & Helmstetter, A. (2003). Statistical analysis of rockfall volume distributions: Implications for rockfall dynamics. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 108(B6). Guzzetti, F., Ardizzone, F., Cardinali, M., Rossi, M., & Valigi, D. (2009). Landslide volumes and landslide mobilization rates in Umbria, central Italy. Earth and Planetary Science Letters, 279(3-4), 222-229.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,121

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,240
Écart entre enseignants0,223 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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