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Enregistrement W4322011670 · doi:10.5194/egusphere-egu23-13454

Quick-clay landslides; stability of soil influenced by sedimentological and hydrogeological factors

2023· preprint· en· W4322011670 sur OpenAlexaboutno aff
Lene Pallesen, Ola Fredin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandslides and related hazards
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLandslideGeologyHydrogeologyGlacial periodFluvialErosionGroundwaterLeaching (pedology)GeochemistryGeomorphologyHydrology (agriculture)Geotechnical engineeringSoil scienceSoil waterStructural basin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quick-clay landslides can occur suddenly in marine and glaciomarine deposits below the marine limit (the highest sea-level after the last glaciation), sometimes with catastrophic consequences. Through geological time, the most common trigger for quick-clay landslides is fluvial erosion, undercutting the unstable slope. However, in more recent years human activity has been shown to be an increasingly important triggering cause. The main problem in quick-clay hazard management is the difficulty in predicting where and when a quick-clay landslide will occur. The deposition of marine clay and later isostatic uplift has exposed clay to leaching by fresh water, and formation of sensitive clay in previous glacial regions including Fennoscandia and Canada. The speed and limit of these processes depends on a variety of factors, including the presence of coarse-grained layers interbedded with clay, allowing groundwater to percolate into the deposit and leaching of salts that originally stabilize the clay. This PhD project is in its starting phase and aims to further the understanding of the complexity of marine clay deposits. This includes statistical analysis of landslides in marine deposits, examining sedimentological architecture, and hydrogeological modelling. Examining multiple locations in Norway will allow for comparison of landslide occurrence in relation to morphology, stratigraphy, and erosion. This can aid in improving the hazard management in these areas, to consider if and where landslides are more likely to occur, and at which scale.

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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,033

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
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,225 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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