MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1655766171 · doi:10.1139/cgj-2012-0390

Numerical modeling of progressive failure and its implications for spreads in sensitive clays

2013· article· en· W1655766171 sur OpenAlexaffvenueabout
Ariane Locat, Hans Petter Jostad, Serge Leroueil

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandslides and related hazards
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeotechnical engineeringLandslideBrittlenessGeologyGrabenFailure mechanismSlope stabilityProgressive collapseShear (geology)Deformation (meteorology)EngineeringSeismologyStructural engineeringMaterials sciencePetrologyTectonics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spreads are a type of large landslide occurring in sensitive clays. Stability analyses using the limit equilibrium method give factors of safety that are too large and are therefore not applicable to this type of landslide. The progressive failure mechanism is believed to explain the initiation and propagation of the failure surface and the dislocation of the soil mass in horsts and grabens, typical of spreads. A numerical method is presented to identify the parameters influencing progressive failure and to validate the application of this mechanism to spreads. The method evaluates the stresses acting in the slope before failure and models the initiation and propagation of the progressive failure. It is demonstrated that high, steep slopes, with a large earth pressure ratio at rest, are more susceptible to progressive failure and the failure surface propagates over a large distance. Failure is more likely to occur when soil with high brittleness is involved. Soil with low strength at large deformation induces failure propagation over a larger distance. Eastern Canadian clays can exhibit high sensitivity and large brittleness during shear and are susceptible to progressive failure, which explains the occurrence of spreads in these soils.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,749

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations85
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Geotechnical JournalMême sujetLandslides and related hazardsTravaux en français237 207