Geomorphic Process Chains in High‐Mountain Regions—A Review and Classification Approach for Natural Hazards Assessment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Populations and infrastructure in high mountain regions are exposed to a wide range of natural hazards, the frequency, magnitude, and location of which are extremely sensitive to climate change. In cases where several hazards can occur simultaneously or where the occurrence of one event will change the disposition of another, assessments need to account for complex process chains. While process chains are widely recognized as a major threat, no systematic analysis has hitherto been undertaken. We therefore establish new understanding on the factors that directly trigger or alter the disposition for subsequent events in the chain and derive a novel classification scheme and parameters to aid natural hazard assessment. Process chains in high mountains are commonly associated with glacier retreat or permafrost degradation. Regional differences exist in the nature and rate of sequencing—some process chains are almost instantaneous, while other linkages are delayed. Process chains involving rapid sequences are difficult to predict, and impacts are often devastating. We demonstrate that process chains are triggered most frequently by progressive failures, being the result of gradual landscape weakening and not due to the occurrence of a distinct process. If fluvial processes are part of the process chain the reach (or mobility) of process chains is increased. Increased mobility can also occur if sediment deposition areas along river channels are activated. As climate changes causes glacial environments to transform into sediment‐rich paraglacial and fluvial landscapes, it is expected that the mobility of process chains will increase in the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».