DEBRIS FLOW MODELS IN THE VALEMOUNT AREA , BRITISH COLUMBIA
Notice bibliographique
Résumé
This report describes the data and methodological approaches used to assess the runout susceptibility to debris flow landslides along the Fraser River in east central British Columbia, Canada. Debris flow landslides are a relatively frequent phenomenon in this area and have a major impact mainly along roadways. The study area covers about 1200 sq. km. and has high and very high-resolution digital elevation models. In addition, a landslide inventory is available for this area in which past debris flows are delineated by including source areas and valley deposits. The inventory includes rapid slope and channelled flows, enabling the development of separate modelling for the two types of phenomena. More specifically, for hillslope debris flow, a supervised multivariate regression technique was used to identify the possible trigger areas for rapid flows. Then a conceptual model was trained and applied to simulate runout phenomena and classify areas according to runout susceptibility. Runout phenomena from hill-slopes can become sources of material for channelized ones. For this reason, the outputs of hillslope debris flow modelling became an input to characterize the portions of the channel network from which channelized flows are most likely to be triggered. Conceptual modelling was then applied to this second type of phenomena as well. The results of the two modelling were then appropriately combined in order to classify the area according to its predisposition to be involved in debris flow runout. Landslide datasets other than those used to train the models were used to optimize and validate the products.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,021 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».