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Enregistrement W4297516183 · doi:10.3390/geosciences12100359

Updated Understanding of the Thompson River Valley Landslides Kinematics Using Satellite InSAR

2022· article· en· W4297516183 sur OpenAlexaffabout
Amir Soltanieh, Renato Macciotta

Notice bibliographique

RevueGeosciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandslides and related hazards
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLandslideGeologyInterferometric synthetic aperture radarFault scarpKinematicsLandslide classificationGeodesySatelliteGeomorphologySeismologyRemote sensingSynthetic aperture radarTectonics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Thompson River valley is one of the most important transportation corridors in western Canada as it hosts two important railways. This valley has experienced several historical landslide events, many of them along a 10 km section south of the town of Ashcroft. Six of these landslides, showing varying states of activity, were selected for analysis in this paper, as these have the potential for the biggest impact on the railways. The subsurface interpretation of these landslides is combined with satellite InSAR data from May 2015 to May 2017 to enhance the current understanding of the landslide kinematics. Two InSAR orientations are combined geometrically with the assumption that the horizontal component of landslide movement is parallel to the slope azimuth, which provides a practicable approach to approximate landslide displacement vectors. The results classify these landslides as very slow-moving. The maximum velocities recorded are 29, 35, 26, 64, 18, and 52 mm/year for the Goddard, North, South, South extension, Barnard, and Redhill landslides, respectively. All landslides except the Redhill landslide show near-horizontal movements near the toe, with increasing vertical components as measurements approach the back scarp. This confirms that kinematics include rotational and compound mechanisms.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,235
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,203 · 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.

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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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