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Enregistrement W4283160230 · doi:10.5194/icg2022-4

A general systems approach to mountain geomorphology

2022· preprint· en· W4283160230 sur OpenAlexaff
Olav Slaymaker, Eric Leinberger

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandslides and related hazards
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnthropoceneNeglectClimate changeClimate systemRelation (database)Value (mathematics)Human systems engineeringSedimentGeographyGeomorphologyMathematical economicsComputer scienceEnvironmental ethicsGeologyMathematicsPhilosophyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On this 60th. anniversary of Chorley’s paradigm changing paper on geomorphology and general systems theory, the application of his ideas specifically to mountain geomorphology is briefly reviewed. Five kinds of general systems are recognized: (i) morphological systems; (ii) spatio-temporal systems; (iii) water, solute and sediment cascading systems; (iv) mountain process-response systems; and (v) so-called mountain control systems that are actually “out-of-control” systems because of policy and planning failures following intensification of land use and climate change during the Anthropocene epoch. Two examples of research questions under systems categories (iii) and (v) illustrate the value of a general systems approach. The first question concerns the relation between disconnectivity and connectivity and discusses reasons for the comparative neglect of disconnectivity in the recent geomorphological literature. The second question concerns the geomorphological effects of human use of land and associated climate change and discusses reasons for the failure of many policy and planning analysts to recognize the links between human use of land, climate change and environmental degradation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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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