MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4400776660 · doi:10.34753/hs.2022.4.4.327

The influence of anthropogenic activity on dangerous slope exogenous processes (on the example of Sakhalin Island, Russia)

2023· article· ru· W4400776660 sur OpenAlexaff
Д.А. Боброва, Е. Н. Казакова, С.В. Рыбальченко, А.И. Кашдан

Notice bibliographique

RevueГидросфера. Опасные процессы и явления. · 2023
Typearticle
Langueru
DomaineMedicine
ThématiqueWinter Sports Injuries and Performance
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyPhysical geographyEnvironmental scienceGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Антропогенная деятельность – один из важных факторов формирования опасных склоновых процессов (в том числе лавин, селей и оползней). Опасные процессы на антропогенно-изменённых территориях широко распространены во многих регионах, особенно горных. Хотя антропогенная деятельность давно рассматривается как один из главных факторов формирования селей, лавин и оползней, до сих пор не разработана классификация явлений, связанных с деятельностью человека. Цель работы – типизация различных видов антропогенной деятельности по характеру воздействия, оказываемому на лавинные, селевые и оползневые процессы, а также оценка изменения параметров опасных склоновых процессов в результате антропогенного воздействия, проведённая на примере острова Сахалин. В работе описаны случаи формирования селей, лавин и оползней при воздействии антропогенного фактора, упорядочены и систематизированы различные виды антропогенного воздействия, непосредственно влияющего на селевые, лавинные и оползневые процессы. Исследование было проведено на основе анализа материалов, полученных при полевых исследованиях на острове Сахалин, а также архивных данных. По характеру влияния всю деятельность человека по отношению к природным лавинным, селевым и оползневым комплексам можно разделить на три категории: формирование (создание новых, ранее не существовавших, оползневых, селевых и лавинных комплексов), преобразование (изменение природных оползневых, селевых и лавинных комплексов, которое приводит к снижению или увеличению опасности склоновых процессов), косвенное воздействие (осуществление хозяйственной деятельности на соседних с оползневыми, селевыми и лавинными комплексами территориях, которое приводит к снижению или увеличению опасности склоновых процессов). В свою очередь категории антропогенного воздействия разделяются на виды деятельности. Предложенная систематизация позволяет при планировании хозяйственной деятельности определять последствия для населения и хозяйства от возможной активизации и изменения характеристик опасных склоновых процессов. Anthropogenic activity is one of the important factors in the formation of dangerous slope processes (including avalanches, debris flows and landslides). Dangerous processes in anthropogenic–altered territories are widespread in many regions, especially mountainous ones. Although anthropogenic activity has long been considered as one of the main factors in the formation of mudslides, avalanches and landslides, a classification of phenomena related to human activity has not yet been developed. The purpose of the work is to typify various types of anthropogenic activities by the nature of the impact exerted on avalanche, debris flow and landslide processes, as well as to assess changes in the parameters of dangerous slope processes as a result of anthropogenic impact, conducted on the example of Sakhalin. The paper describes the cases of the formation of debris flows, avalanches and landslides under the influence of anthropogenic factors, ordered and systematized various types of anthropogenic impact directly affecting debris flows, avalanches and landslides. The study was conducted based on the analysis of materials obtained during field research on Sakhalin, as well as archival data. The proposed systematization makes it possible, when planning economic activities, to determine the consequences for the population and the economy from the possible activation and changes in the characteristics of dangerous slope processes.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,371
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,260 · 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.

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

Explorer davantage

Même revueГидросфера. Опасные процессы и явления.Même sujetWinter Sports Injuries and PerformanceTravaux en français237 207