On the estimation of scale of fluctuation in geostatistics
Notice bibliographique
Résumé
Describing how soil properties vary spatially is of particular importance in stochastic analyses of geotechnical problems, because spatial variability has a significant influence on local material and global geotechnical response. In particular, the scale of fluctuation θ is a key parameter in the correlation model used to represent the spatial variability of a site through a random field. It is, therefore, of fundamental importance to accurately estimate θ in order to best model the actual soil heterogeneity. In this paper, two methodologies are investigated to assess their abilities to estimate the vertical and horizontal scales of fluctuation of a particular site using in situ cone penetration test (CPT) data. The first method belongs to the family of more traditional approaches, which are based on best fitting a theoretical correlation model to available CPT data. The second method involves a new strategy which combines information from conditional random fields with the traditional approach. Both methods are applied to a case study involving the estimation of θ at three two-dimensional sections across a site and the results obtained show general agreement between the two methods, suggesting a similar level of accuracy between the new and traditional approaches. However, in order to further assess the relative accuracy of estimates provided by each method, a second numerical analysis is proposed. The results confirm the general consistency observed in the case study calculations, particularly in the vertical direction where a large amount of data are available. Interestingly, for the horizontal direction, where data are typically scarce, some additional improvement in terms of relative error is obtained with the new approach.
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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 | 0,009 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».