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Enregistrement W1973127276 · doi:10.1139/t07-020

Seismic monitoring short-duration events: liquefaction in 1<i>g</i>models

2007· article· en· W1973127276 sur OpenAlexvenueno aff
Jong‐Sub Lee, J. Carlos Santamarina

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Mechanics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of California, DavisNational Science Foundation
Mots-clésLiquefactionPore water pressureGeologyGeotechnical engineeringEffective stress

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The duration of liquefaction in small models is very short, therefore special monitoring systems are required. In an exploratory sequence of liquefaction tests, S-wave transillumination is implemented with a high repetition rate to provide detailed information on the evolution of shear stiffness during liquefaction. These data are complemented with measurements of acceleration, time-varying settlement, excess pore pressure, and resistivity profiles. Measurements show that excess pore pressure migration from liquefied deep layers may cause or sustain a zero effective stress condition in shallow layers, that multiple liquefaction events may take place in a given formation for a given excitation level, and that unsaturated layers may also reach a zero effective stress condition. The time scale for excess pore pressure dissipation in fully submerged specimens is related to particle resedimentation and pressure diffusion; downward drainage from unsaturated shallow layers may contribute an additional time scale. High resolution resistivity profiling reveals the gradual homogenization of the soil bed that takes place during subsequent liquefaction events. The S-wave transillumination technique can be extended to field applications and implemented with tomographic coverage to gain a comprehensive understanding of the spatial and temporal evolution of liquefaction.Key words: densification, electrical resistivity, multiple liquefaction, pore pressure, shear wave, spatial variability.

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)0,001
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 enseignants0,498
Score d'incertitude au seuil0,881

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations39
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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