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Enregistrement W1980728912 · doi:10.3189/002214311796405924

Thin-blade penetration resistance and snow strength

2011· article· en· W1980728912 sur OpenAlexafffund
Chris Borstad, D. M. McClung

Notice bibliographique

RevueJournal of Glaciology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandslides and related hazards
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of British Columbia
Mots-clésPenetration (warfare)Materials scienceSlabUltimate tensile strengthPenetration testCompactionSnowComposite materialGeotechnical engineeringPerpendicularGeologyStructural engineeringGeometryEngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A thin-blade snow hardness gauge was developed that measures penetration resistance over a length scale (on the order of 10–100 grain contacts) relevant to the fracture of slab avalanches. A thin blade was chosen to measure the ruptures of bonds and grain structures and minimize the effects of snow compaction during penetration. The apparatus consists of a 10 cm wide, 0.6 mm thick stainless-steel blade attached to a digital push–pull gauge. Blade penetration measurements are easy to conduct in the field and laboratory and required no post-processing or subjective interpretation. Measurements were conducted in snow pits to test the effects of penetration rate, blade orientation and blade width. The blade hardness index, defined as the maximum force of penetration, is a highly repeatable measure across observers compared to the hand hardness test. The blade hardness index was a better variable than the density for correlating with tensile strength measurements in a cold laboratory and with a cohesive strength measure in the field. As strength is one of the most important parameters in the fracture mechanics of slab avalanches, the strong correlation between thin-blade penetration and strength should benefit future slope stability evaluations using this gauge.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,198 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations21
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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