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Enregistrement W4407806538 · doi:10.1139/cgj-2024-0709

A new flow-path energy-based approach for the preliminary design of debris flow risk mitigation measures: the real case of Favazzina

2025· article· en· W4407806538 sur OpenAlexvenueno aff
M. Pisano, Pasquale Visalli, Saeid Moussavi Tayyebi, Manuel Pastor, Nicola Moraci

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandslides and related hazards
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésDebris flowFlow (mathematics)Geotechnical engineeringPath (computing)Environmental scienceCivil engineeringRisk analysis (engineering)Computer scienceGeologyEngineeringDebrisMechanicsBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study adopts a flow-path energy-based approach to evaluate the effectiveness of mitigation measures for debris flows, focusing on the Favazzina area. Given the area's topography, which limits the construction of large debris flow barriers, permeable racks were chosen to dissipate the kinetic energy of the March 2005 landslide. The method continuously quantifies kinetic energy along the flow propagation path, enabling an assessment of how different rack configurations affect energy dissipation. By calculating the variation in the kinetic energy, the number and positioning of permeable racks were determined, considering both the location of exposed elements and the area's morphology. A two-phase smoothed particle hydrodynamics-finite difference numerical model was used to simulate the 2005 event and the presence of permeable racks placed at various sections. Results demonstrate the potential of the energy-based approach, as it allows for a rapid assessment of the energy content of a given landslide while guiding the selection of the most appropriate mitigation measure.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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