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Enregistrement W4410595876 · doi:10.1016/j.jrmge.2025.05.001

Ground-breathing effect of the Loess Plateau: Insights from the Chinese 72 pentads

2025· article· en· W4410595876 sur OpenAlexaff
Bing Wu, Hong‐Hu Zhu, Deyang Wang, Cui Wang, Wei Zhang, Alessandro Pasuto, Filippo Catani

Notice bibliographique

RevueJournal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandslides and related hazards
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Science Fund for Distinguished Young ScholarsNational Key Research and Development Program of China
Mots-clésLoess plateauPlateau (mathematics)GeologyLoessGeomorphologySoil scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The millennium-old Chinese calendar system, i.e. the 72 pentads system, which traditionally marks seasonal shifts and guides agricultural production, possesses untapped potential for mitigating climate change-exacerbated geological disasters. The intensification of the ground-breathing effect – cyclical soil expansion and contraction due to climate change – heightens disaster risk, yet its dynamics remain poorly understood. In this study, the evolutionary patterns and mechanisms of ground breathing are traced through the lens of the 72 pentads. Through three years of continuous high-resolution monitoring on China’s Loess Plateau, a previously undocumented “heat-induced contraction and cold-induced expansion” deformation pattern in loess soils was identified, significantly distinct from conventional freeze-thaw responses. Quantitative analyses further distinguish the irreversible deformation component, revealing its significant cumulative contribution of approximately 28.4% to long-term ground subsidence, predominantly driven by soil energy transfer, moisture redistribution, and phase transitions. The 72 pentads scientifically mirror the dynamic interactions of matter and energy between the land surface and atmosphere, serving as an innovative temporal marker for analyzing ground-breathing processes. By integrating the traditional 72-pentad ecological calendar with a long short-term memory-based artificial intelligence model, this research demonstrates superior predictive accuracy in reconstructing historical ground deformation trends compared to Gregorian calendar-based models. This study creatively bridges millennium-old phenological wisdom with modern geotechnical monitoring, filling a critical knowledge gap and offering a novel predictive framework for identifying and mitigating climate-driven geological hazards in the Loess Plateau and similar climate-sensitive regions globally.

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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,063

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
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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