MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7117253002 · doi:10.1007/s44327-025-00172-1

Investigation of pluvial flash flood loads on overpasses for the city of Montreal

2025· article· en· W7117253002 sur OpenAlexafffundabout
Oveys Ziya, Laxmi Sushama, Husham Almansour

Notice bibliographique

RevueDiscover Cities · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFlood Risk Assessment and Management
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaTrottier Institute for Sustainability in Engineering and DesignAlliance de recherche numérique du Canada
Mots-clésFlash floodPluvialFlood mythFlash (photography)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Warmer temperatures in a future climate can lead to more frequent high intensity short-duration rainfall events, which can lead to frequent and severe flash floods. Such events pose significant threats to urban infrastructure, including urban overpasses, which have not been adequately explored. This study combines high-resolution (4 km) regional climate simulations from the Global Environmental Multiscale (GEM) model with two-dimensional hydrodynamic modeling, based on HEC-RAS, at 25 m spatial resolution to assess vulnerability of overpasses in Montreal, the second-largest city in Canada, under flood-induced hydrostatic, drag, and debris impact loads for different greenhouse gas emission scenarios. HEC-RAS simulations for design storms, developed following the Huff curve and Chicago methods, corresponding to 100-year return levels of 15-min, 1-h, and 6-h rainfall events for current and future climates obtained from GEM, suggest future increases in inundated areas by 13 to 31%, with higher changes being associated with shorter-duration events. Moreover, classification of overpasses into various risk categories (i.e., low, medium, and high) based on flood loads indicates potential increases in the number of overpasses in both high- and medium-risk categories in future climate. Risk categorization shows that 6-h duration events in current climate have the highest number of overpasses (30) in the high-risk category, with far future projections indicating increases of 17-200% in the number of high-risk overpasses across all storm durations. This foundational work will form the basis for detailed investigations focused on individual overpasses and infrastructure design considerations that account for the intensification of flash flood loads under future climate conditions to ensure climate resiliency. Supplementary Information: The online version contains supplementary material available at 10.1007/s44327-025-00172-1.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,183

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,230 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDiscover CitiesMême sujetFlood Risk Assessment and ManagementTravaux en français237 207