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Enregistrement W4417136764 · doi:10.1130/g53721.1

Forest-floor burial in 1507 by the largest Mount Rainier lahar of the past millennium

2025· article· en· W4417136764 sur OpenAlexaboutno aff
Bryan A. Black, Patrick T. Pringle, James W. Vallance

Notice bibliographique

RevueGeology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandslides and related hazards
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChronologyLaharMudflowRadiocarbon datingDendrochronologyLandslideVolcanoMount

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract New dating of lahar-killed trees underscores volcano hazards in the Puget Sound metropolitan area. Beginning as a landslide from the west flank of Mount Rainier, Washington, USA, the Electron Mudflow, which was the largest lahar of the last millennium, swept more than 60 km down the Puyallup River drainage into areas now densely populated. Wiggle matching of seven radiocarbon ages from buried, bark-bearing Douglas-fir (Pseudotsuga menziesii) trees brackets the mudflow's age between 1477 and 1522 CE with 99.7% certainty. To narrow this date, we applied dendrochronology crossdating on samples collected from 21 trees killed by the lahar, measuring 86 time series for statistical verification. The four bark-bearing trees died the same year while the final rings in all other trees had decayed, exposing rings formed in earlier years. When averaged together, the crossdated measurements form a 475 yr master chronology that was correlated against absolutely dated tree-ring chronologies in the region. The Electron chronology best matched with chronologies from low-elevation sites, especially a Douglas-fir chronology from Vancouver Island, Canada, to show that the Electron trees died in 1507 CE. Latewood in the final ring was beginning to form, indicating the mudflow likely occurred in the late-summer months. What caused the Electron Mudflow is unknown, but this precise date will help to assess possible relationships with other events, assist in interpreting Indigenous narratives about the mudflow, and increase awareness of potential lahar hazards.

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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,075

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,195 · 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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