Twenty-ninth Canadian Geotechnical Colloquium: The role of advanced numerical methods and geotechnical field measurements in understanding complex deep-seated rock slope failure mechanisms
Notice bibliographique
Résumé
The underlying complexity associated with deep-seated rock slope stability problems usually restricts their treatment to phenomenological studies that are largely descriptive and qualitative. Quantitative assessments, when employed, typically focus on assessing the stability state but ignore factors related to the slope’s temporal evolution including rock mass strength degradation, internal shearing, and progressive failure, all of which are key processes contributing to the final collapse of the slope. Reliance on displacement monitoring for early warning and the difficulty in interpreting the data without a clear understanding of the underlying mechanisms has led to a situation where predictions are highly variable and generally unreliable. This paper reviews current knowledge regarding prefailure mechanisms of massive rock slopes and current practices used to assess the hazard posed. Advanced numerical modelling results are presented that focus on the importance of stress- and strain-controlled rock mass strength degradation leading to failure initiation. Efforts to address issues related to parameter and model uncertainty are discussed in the context of a high alpine research facility, the “Randa In Situ Rockslide Laboratory”, where state-of-the-art instrumentation systems and numerical modelling are being used to better understand the mechanisms controlling prefailure deformations over time and their evolution leading to catastrophic failure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».