Geomorphic Process Chains in High‐Mountain Regions—A Review and Classification Approach for Natural Hazards Assessment
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle