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Enregistrement W591063778 · doi:10.1017/cbo9780511740367

Landslides

2012· book· en· W591063778 sur OpenAlexaff
John J. Clague, Federico Agliardi, Oliver Korup, Niels Hovius, Christopher F. Waythomas, Tim Davies, Reginald L. Hermanns, Matthias Jakob, J. Kenneth Torrance, David J. W. Piper, Brian D. Bornhold, Christian Huggel, Robin Fell, Douglas Stead, David N. Petley, J. Griffiths, Scott McDougall, Randall W. Jibson, Erik Eberhardt, Luciano Picarelli, E. N. Bromhead, Paolo Frattini, Michel Jaboyedoff, Simon Loew

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2012
Typebook
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandslides and related hazards
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLandslideNatural hazardGeologyNatural (archaeology)Slope stabilityHazardGeotechnical engineeringErosionEngineering geologyGeomorphologyEarth scienceSeismologyEcologyTectonics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Landslides have geological causes but can be triggered by natural processes (rainfall, snowmelt, erosion and earthquakes) or by human actions such as agriculture and construction. Research aimed at better understanding slope stability and failure has accelerated in recent years, accompanied by basic field research and numerical modeling of slope failure processes, mechanisms of debris movement, and landslide causes and triggers. Written by 75 world-leading researchers and practitioners, this book provides a state-of-the-art summary of landslide science. It features both field geology and engineering approaches, as well as modeling of slope failure and run-out using a variety of numerical codes. It is illustrated with international case studies integrating geological, geotechnical and remote sensing studies and includes recent slope investigations in North America, Europe and Asia. This is an essential reference for researchers and graduate students in geomorphology, engineering geology, geotechnical engineering and geophysics, as well as professionals in natural hazard analysis.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil1,000

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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,167 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations133
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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