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Enregistrement W4409308461 · doi:10.5194/egusphere-2025-1394

Controls over debris flow initiation in glacio-volcanic environments in the Southern Andes

2025· preprint· en· W4409308461 sur OpenAlexaff
Ivo Fustos, Daniel Basualto, Ardy Gatica, Alvaro Bravo-Alarcón, José Luis Palma, Gabriel Fuentealba, Sergio A. Sepúlveda

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandslides and related hazards
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesAgencia Nacional de Investigación y Desarrollo
Mots-clésDebris flowVolcanoGeologyDebrisGeomorphologyGeographyPhysical geographyPaleontologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The southern Andes is an active zone of mass wasting processes. Several conditioning factors could have an impact on the generation of debris-flows, influencing by water storage and slope stability. We assessed the generation of the Ñisoleufu debris-flow, an active area of debris-flow generation, reviewing the interplay between geomorphological, geotechnical and hydrometeorological controls in debris flow dynamics. Our results highlight significant changes in soil moisture content on critical days associated with debris flow events. We revealed that the combination of areas with high water accumulation capacity from local runoff and slopes that capture precipitation effectively were crucial in the generation of debris-flows. Areas with granular volcanic soils acted as storage mediums for water, which, coupled with decreased shear strength, facilitated debris flow initiation. The thin and fine-grained layers of glacial deposits located beneath the volcanic soil, characterized by low hydraulic conductivity, created localized accumulation zones that reinforced the storage capacity of adjacent areas, particularly in pyroclastic volcanic deposits in the release zone. By understanding the combined effects of water accumulation, soil properties, and slope dynamics, this study contributes valuable insights into managing and mitigating debris-flow hazards in vulnerable regions.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,217 · 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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