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Enregistrement W4393398014

Les glissements sous-marins dans l'estuaire du Saint-Laurent, Québec, Canada

2022· preprint· fr· W4393398014 sur OpenAlexaboutno aff
Méril Mérindol

Notice bibliographique

Revuetheses.fr (ABES) · 2022
Typepreprint
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEstuaryLandslideSubmarineSubmarine landslideGeologyOceanographyGeographyGeomorphology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’estuaire du Saint-Laurent, situé dans la province du Québec au sud-est du Canada, abrite près d’une centaine de glissements sous-marins. Leur présence dans cette région avec un haut niveau d’aléa sismique a conduit à supposer qu’ils ont été déclenchés par la sismicité régionale. Le présent projet de doctorat a donc pour objectif de comprendre l’origine de ces glissements sous-marins. Le projet utilise une grande quantité de données géophysiques, sédimentologiques, datations et géotechniques qui sont intégrées dans des modèles numériques. Les glissements sous-marins de l’estuaire du Saint-Laurent ont des âges synchrones sur près de 220 km et sont corrélés aux séismes historiques majeurs. Ainsi, seule la sismicité peut les avoir déclenchés. L’établissement de cette relation permet d’identifier deux évènements sismiques antérieurs à la colonisation européenne en ~645 CE et ~1145 CE. De plus, le séisme de 1663 CE ressort comme l’évènement majeur des derniers 2000 ans car il a déclenché le plus de glissements sous-marins. Son épicentre positionné dans la région de Charlevoix n’avait pas été révisé depuis près d’un siècle. A partir des glissements sous-marins déclenchés par la liquéfaction du sédiment, l’épicentre du séisme de 1663 CE a pu être repositionné à plus de 120 km au nord-est de sa position initiale. Ainsi, il serait associé à une faille active au large de la ville de Tadoussac, proche de l’embouchure du fjord du Saguenay. Enfin, les plans de rupture des glissements sous-marins se développent aux interfaces d’unités sédimentaires qui correspondent à des transitions d’environnement de dépôt. L’intégration de ces niveaux de décollement dans des modèles numériques permettent de prédire les zones qui en cas de séisme majeur glisseront.En conclusion, la sismicité est le facteur de déclenchement de glissements sous-marins dans l’estuaire du Saint-Laurent et cela s’explique par la liquéfaction de niveaux grossiers (silt à sable) générée par les secousses sismiques. De futurs glissements sous-marins sont susceptibles de se produire à l’avenir soulignant la nécessité d’étudier cet aléa naturel au Québec.

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)0,000
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,205 · 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
GenreAutre

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'admission1
Résumé présentoui

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