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Enregistrement W4289687831 · doi:10.5194/egusphere-2022-326-rc2

Comment on egusphere-2022-326

2022· peer-review· en· W4289687831 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandslides and related hazards
Établissements canadiensUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRockfallChristian ministryEnvironmental sciencePhysical geographyNatural hazardGeologyMeteorologyGeographyLandslideGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since 1987, more than 13,200 rockfalls have been inventoried by the Québec Ministry of Transport (MTQ) as having impacted the National Road 132 in northern Gaspésie. This natural hazard represents a nearly permanent danger for users. Traditional mitigation measures can be ineffective on poorly consolidated, deformed and highly fractured rockwall such as those found in northern Gaspésie. To address this issue, implementing a preventive risk management based on the factors that trigger rock instabilities could be the most effective method. Earthquake, rainfall and freeze-thaw cycles are commonly considered to be the main rockfall triggering factors. This study aims to better understand the climatic conditions conducive to rockfalls in northern Gaspésie in order to provide knowledge to implement an appropriate risk management strategy. Three rockwalls were scanned with a terrestrial laser scanner (TLS) during specific pre-targeted weather conditions. Over a period of 18 months, 17 surveys have allowed to identify 1287 rockfalls with a magnitude above 0.005 m3 on a scanned surface of 12 056 m2. In addition, meteorological instruments and a 550 cm thermistor string have been installed directly on a vertical rockwall. It appears that some weather conditions influence occurrence, frequency, and magnitude of rockfalls. In winter, rockfall frequency is 12 times higher during a superficial thaw than during a cold period in which temperature remains below 0 °C. In summer, rockfall frequency is 22 times higher during a heavy rainfall event than during a period mainly dry. Superficial freeze-thaw cycle (< 50 cm) causes mostly a high frequency of small magnitude events while deeper spring thaw (> 100 cm) results in a high frequency of large magnitude events. Influence of weather conditions on rockfall frequency and magnitude is crucial in order to improve risk management since large magnitude events represent higher potential hazards. This study provides a classification of weather conditions based on their ability to trigger rockfalls of different magnitudes. This knowledge could be used to implement a risk management strategy.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,145

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0450,021
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0430,035

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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'admission2
Résumé présentoui

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