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Record W4393398014

Les glissements sous-marins dans l'estuaire du Saint-Laurent, Québec, Canada

2022· preprint· fr· W4393398014 on OpenAlexaboutno aff
Méril Mérindol

Bibliographic record

Venuetheses.fr (ABES) · 2022
Typepreprint
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicMethane Hydrates and Related Phenomena
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsEstuaryLandslideSubmarineSubmarine landslideGeologyOceanographyGeographyGeomorphology
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’estuaire du Saint-Laurent, situé dans la province du Québec au sud-est du Canada, abrite près d’une centaine de glissements sous-marins. Leur présence dans cette région avec un haut niveau d’aléa sismique a conduit à supposer qu’ils ont été déclenchés par la sismicité régionale. Le présent projet de doctorat a donc pour objectif de comprendre l’origine de ces glissements sous-marins. Le projet utilise une grande quantité de données géophysiques, sédimentologiques, datations et géotechniques qui sont intégrées dans des modèles numériques. Les glissements sous-marins de l’estuaire du Saint-Laurent ont des âges synchrones sur près de 220 km et sont corrélés aux séismes historiques majeurs. Ainsi, seule la sismicité peut les avoir déclenchés. L’établissement de cette relation permet d’identifier deux évènements sismiques antérieurs à la colonisation européenne en ~645 CE et ~1145 CE. De plus, le séisme de 1663 CE ressort comme l’évènement majeur des derniers 2000 ans car il a déclenché le plus de glissements sous-marins. Son épicentre positionné dans la région de Charlevoix n’avait pas été révisé depuis près d’un siècle. A partir des glissements sous-marins déclenchés par la liquéfaction du sédiment, l’épicentre du séisme de 1663 CE a pu être repositionné à plus de 120 km au nord-est de sa position initiale. Ainsi, il serait associé à une faille active au large de la ville de Tadoussac, proche de l’embouchure du fjord du Saguenay. Enfin, les plans de rupture des glissements sous-marins se développent aux interfaces d’unités sédimentaires qui correspondent à des transitions d’environnement de dépôt. L’intégration de ces niveaux de décollement dans des modèles numériques permettent de prédire les zones qui en cas de séisme majeur glisseront.En conclusion, la sismicité est le facteur de déclenchement de glissements sous-marins dans l’estuaire du Saint-Laurent et cela s’explique par la liquéfaction de niveaux grossiers (silt à sable) générée par les secousses sismiques. De futurs glissements sous-marins sont susceptibles de se produire à l’avenir soulignant la nécessité d’étudier cet aléa naturel au Québec.

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: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.012
Threshold uncertainty score0.088

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

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 head0.014
GPT teacher head0.220
Teacher spread0.205 · 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
GenreOther

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".

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Citations0
Published2022
Admission routes1
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