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Record W1893248701 · doi:10.7202/011311ar

Reconstitution dendrochronologique et fréquence des grosses avalanches de neige dans un couloir subalpin du mont Hog’s Back, en Gaspésie centrale (Québec)

2005· article· fr· W1893248701 on OpenAlexaffvenueabout
Dominic Boucher, Louise Filion, Bernard Hétu

Bibliographic record

VenueGéographie physique et Quaternaire · 2005
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicFire effects on ecosystems
Canadian institutionsUniversité du Québec à RimouskiUniversité LavalCenter for Northern Studies
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhysicsArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette étude porte sur l’activité des grosses avalanches de neige dans un couloir de 660 m de longueur, sur le versant est du mont Hog’s Back, en Gaspésie centrale (Québec). L’analyse dendrochronologique des arbres échantillonnés dans la zone d’arrivée des coulées de neige a permis de faire ressortir 35 événements survenus entre 1895 et 1996, ce qui correspond à un intervalle de retour des grosses avalanches de près de 3 ans et à une fréquence ou probabilité d’incidence annuelle d’environ 34 %. Les décennies 1950 et 1980 rassemblent le plus grand nombre d’événements, respectivement 5 et 6 grosses avalanches, et la décennie 1930, aucun. La probabilité annuelle d’incidence de grosses avalanches dans le couloir étudié a été évaluée à 27 % et 41 % respectivement pour la première (1895-1945) et la seconde (1946-1996) parties du XXesiècle. Les données sur les précipitations de neige obtenues d’une station (Cap-Seize) située à proximité du couloir étudié montrent qu’entre 1969 et 1994, 8 des 13 années de grosses avalanches (62 %) ont enregistré des précipitations totales de neige supérieures à la moyenne (457 cm). Les facteurs d’ordres topographique, écologique et climatique favorisant le déclenchement d’avalanches en Gaspésie centrale sont aussi abordés.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.057
Threshold uncertainty score0.114

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.007
GPT teacher head0.219
Teacher spread0.212 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations35
Published2005
Admission routes3
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