Landslide hazards and their mitigation along the Sea to Sky
Bibliographic record
Abstract
corridor de transport a été et reste exposé aux glissements de terrain. Plus de 18 % du total d’accidents mortels au Canada reliés aux glissements de terrain (>600) ont eu lieu dans ce corridor. Selon un inventaire effectué à partir d’articles de journaux et de rapports géotechniques ou scientifiques, des centaines de glissements de terrains se sont produits depuis les 150 dernières années Le nombre de glissements de terrain a augmenté durant les années 1980 et 1990, avec environ 40 événements par décennies. Cependant, la période antérieure aux années 1980 est très fortement influencée par l’incomplétude des données. La tendance observée pour la période postérieure aux années 1990 indique que les mesures d’atténuation du risque ont eu un effet positif. L’inventaire réalisé documente la distribution spatiale, le type, et l’impact des glissements de terrain. Les types de glissements les plus nombreux sont les éboulements rocheux et les coulées de débris, surtout concentrés dans la partie sud du corridor. Certains événements catastrophiques ont incité les autorités à mettre en place des mesures d’atténuation. Des structures de protection actives ont été construites et des mesures de sécurité routière ont été implantées. De plus, des mesures systématiques de contrôle des éboulements rocheux ont été mises en place, et le Système d’Évaluation des Aléas d’Éboulement Rocheux (Rockfall Hazard Rating System) a été utilisé par le Ministère des transports de la C.-B. Depuis le début des années 1970, l’intégration des mesures d’atténuation à la gestion du corridor a ainsi augmenté la sécurité de la population. Aucun accident mortel provoqué par des glissements de terrain n’a été rapporté depuis le début des années 1990. Suite à l’accroissement de la densité de population le long du corridor, il
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".