MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W4400776660 · doi:10.34753/hs.2022.4.4.327

The influence of anthropogenic activity on dangerous slope exogenous processes (on the example of Sakhalin Island, Russia)

2023· article· ru· W4400776660 on OpenAlexaff
Д.А. Боброва, Е. Н. Казакова, С.В. Рыбальченко, А.И. Кашдан

Bibliographic record

VenueГидросфера. Опасные процессы и явления. · 2023
Typearticle
Languageru
FieldMedicine
TopicWinter Sports Injuries and Performance
Canadian institutionsPolytechnique Montréal
Fundersnot available
KeywordsGeographyPhysical geographyEnvironmental scienceGeology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Антропогенная деятельность – один из важных факторов формирования опасных склоновых процессов (в том числе лавин, селей и оползней). Опасные процессы на антропогенно-изменённых территориях широко распространены во многих регионах, особенно горных. Хотя антропогенная деятельность давно рассматривается как один из главных факторов формирования селей, лавин и оползней, до сих пор не разработана классификация явлений, связанных с деятельностью человека. Цель работы – типизация различных видов антропогенной деятельности по характеру воздействия, оказываемому на лавинные, селевые и оползневые процессы, а также оценка изменения параметров опасных склоновых процессов в результате антропогенного воздействия, проведённая на примере острова Сахалин. В работе описаны случаи формирования селей, лавин и оползней при воздействии антропогенного фактора, упорядочены и систематизированы различные виды антропогенного воздействия, непосредственно влияющего на селевые, лавинные и оползневые процессы. Исследование было проведено на основе анализа материалов, полученных при полевых исследованиях на острове Сахалин, а также архивных данных. По характеру влияния всю деятельность человека по отношению к природным лавинным, селевым и оползневым комплексам можно разделить на три категории: формирование (создание новых, ранее не существовавших, оползневых, селевых и лавинных комплексов), преобразование (изменение природных оползневых, селевых и лавинных комплексов, которое приводит к снижению или увеличению опасности склоновых процессов), косвенное воздействие (осуществление хозяйственной деятельности на соседних с оползневыми, селевыми и лавинными комплексами территориях, которое приводит к снижению или увеличению опасности склоновых процессов). В свою очередь категории антропогенного воздействия разделяются на виды деятельности. Предложенная систематизация позволяет при планировании хозяйственной деятельности определять последствия для населения и хозяйства от возможной активизации и изменения характеристик опасных склоновых процессов. Anthropogenic activity is one of the important factors in the formation of dangerous slope processes (including avalanches, debris flows and landslides). Dangerous processes in anthropogenic–altered territories are widespread in many regions, especially mountainous ones. Although anthropogenic activity has long been considered as one of the main factors in the formation of mudslides, avalanches and landslides, a classification of phenomena related to human activity has not yet been developed. The purpose of the work is to typify various types of anthropogenic activities by the nature of the impact exerted on avalanche, debris flow and landslide processes, as well as to assess changes in the parameters of dangerous slope processes as a result of anthropogenic impact, conducted on the example of Sakhalin. The paper describes the cases of the formation of debris flows, avalanches and landslides under the influence of anthropogenic factors, ordered and systematized various types of anthropogenic impact directly affecting debris flows, avalanches and landslides. The study was conducted based on the analysis of materials obtained during field research on Sakhalin, as well as archival data. The proposed systematization makes it possible, when planning economic activities, to determine the consequences for the population and the economy from the possible activation and changes in the characteristics of dangerous slope processes.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.371
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.033
GPT teacher head0.293
Teacher spread0.260 · 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 teacher head, not a consensus.

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

Citations0
Published2023
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueГидросфера. Опасные процессы и явления.Same topicWinter Sports Injuries and PerformanceFrench-language works237,207