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Enregistrement W4400964624 · doi:10.1038/s41467-024-50604-6

Previously hidden landslide processes revealed using distributed acoustic sensing with nanostrain-rate sensitivity

2024· article· en· W4400964624 sur OpenAlexafffund
Susanne Ouellet, Jan Dettmer, Matthew Lato, Steve Cole, D. Jean Hutchinson, Martin Karrenbach, Ben Dashwood, Jonathan Chambers, Roger Crickmore

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandslides and related hazards
Établissements canadiensQueen's UniversityAlberta EnergyBGC Engineering (Canada)University of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilEngineering and Physical Sciences Research CouncilMitacsBritish Geological SurveySight Research UKUK Research and Innovation
Mots-clésLandslideGeologyFault scarpSeismologyAccelerationTemporal resolutionLandslide classificationStrain rateGeodesyStormSensitivity (control systems)Remote sensingFault (geology)Physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Landslides sometimes creep for decades before undergoing runaway acceleration and catastrophic failure. Observing and monitoring the evolution of strain in time and space is crucial to understand landslide processes, including the transition from slow to fast movement. However, the limited spatial or temporal resolution of existing landslide monitoring instrumentation limits the study of these processes. We employ distributed acoustic sensing strain data below 1 Hertz frequency during a three-day rainfall at the Hollin Hill landslide and quantify strain-rate changes at meter and sub-minute scales. We observe near-surface strain onset at the head scarp, strain acceleration at a developing rupture zone, retrogression towards the scarp, and flow-lobe activity. These processes with displacements of less than 0.5 mm are undetected using other methods. However, the millimeter processes over three days agree with previously observed seasonal landslide patterns. Here, we show landslide processes occurring with nanostrain-rate sensitivity at spatiotemporal resolution previously not possible.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,252 · 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
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

Citations40
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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