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Enregistrement W4405971478 · doi:10.1007/s10346-024-02418-2

Effective landslide risk management in era of climate change, demographic change, and evolving societal priorities

2025· article· en· W4405971478 sur OpenAlexaff
Vittoria Capobianco, Clarence Edward Choi, Giovanni B. Crosta, D. Jean Hutchinson, Michel Jaboyedoff, Suzanne Lacasse, Farrokh Nadim, Helen Reeves

Notice bibliographique

RevueLandslides · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandslides and related hazards
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesDisaster Prevention Research Institute, Kyoto UniversityNorges Forskningsråd
Mots-clésLandslideClimate changeNatural hazardDemographic changeGeographyRisk managementEnvironmental planningEnvironmental resource managementBusinessMedicineEnvironmental healthEnvironmental scienceGeologyEcologyMeteorologyBiologyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the major impacts of climate change on society is the amplification of damage caused by climate-driven natural hazards (IPCC 2012 ). This insight, articulated more than a decade ago, represents a real concern today, as we are experiencing threats posed by hydrometeorological hazards in real time. Extreme events, such as floods with catastrophic consequences, roads and railways closed by debris flows and rainfall-induced landslides, forest fires, and other impacts of climate-driven hazards, seem to be in the news every day.

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 enseignants0,121
Score d'incertitude au seuil0,573

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations29
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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