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Enregistrement W4396902595 · doi:10.1002/esp.5875

What controls river widening? Comparing large and extreme flood events

2024· article· en· W4396902595 sur OpenAlexaffabout
S. L. Davidson, Blanca Marin‐Esteve, Brett Eaton

Notice bibliographique

RevueEarth Surface Processes and Landforms · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensBGC Engineering (Canada)University of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlood mythHydrology (agriculture)GeologyEnvironmental sciencePhysical geographyGeographyArchaeologyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Extreme (i.e., centennial‐scale) floods are by definition rare and can therefore be difficult to study. As a result, case studies of response to extreme floods can provide unique insights. On 15 November 2021, the Nicola River in British Columbia, Canada, experienced a 200‐year flood that increased the average width of the Nicola River by more than 50% (35 m), leaving the only highway in the region impassable for nearly 12 months. This research assesses the spatial variability of erosion along a 71‐km‐long segment of the Nicola River during a period with a large flood (2015–2018) and a second period containing the extreme flood in 2021 (2018–2021). We use a random forest statistical analysis to explore the most important valley and channel characteristics affecting relative widening during both periods. Unit stream power, gradient and valley confinement were the primary determinants of erosion during the extreme flood, whereas vegetation cover, channel pattern and surficial material were less important. Erosion during the large flood event was not related to these variables, with channel pattern providing a better indication of widening potential. As the Nicola River is flanked by erodible glacial deposits, this work provides important insight into river response in the paraglacial environments that are common throughout much of Canada and the northern United States, as well as Europe and Asia, but less intensely studied. In these settings, the geomorphic response to large floods may not be representative of the potential erosion (and infrastructure impacts) that can occur during extreme events, which destabilize glacial terraces in confined reaches. Historical observations should therefore be used with caution in paraglacial settings as extreme events may not be captured in available data, creating a perception of stability in confined reaches that may have the potential to erode dramatically during extreme events.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,305
Score d'incertitude au seuil0,683

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,208 · 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.

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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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