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Enregistrement W2038634474 · doi:10.1002/geot.200800036

Run Out of Landslides – Continuum Mechanics versus Discontinuum Mechanics Models

2008· article· en· W2038634474 sur OpenAlexaff
R. Poisel, Alexander Preh, Oldrich Hungr

Notice bibliographique

RevueGeomechanics and Tunnelling · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandslides and related hazards
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRock mass classificationRun-outRock mechanicsContinuum mechanicsMechanicsGeologyGeotechnical engineeringLandslideFluid mechanicsDiscrete element methodKinematicsEngineeringPhysicsClassical mechanicsMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In general, a rock slope failure leads to the detachment of a rock mass consisting of a mass of blocks. During the last few years continuum mechanics as well as discontinuum mechanics numerical codes have been developed for modelling the run out of these masses. In order to compare both methods, Punta Thurwieser Rock Avalanche and Frank Slide were modelled by the continuum mechanics numerical code DAN3D as well as by the distinct element method PFC3D modified for run out modelling. The simulations showed that the parameters necessary to get results coinciding with observations in nature are completely different and that Frank run out was a real “slide” of a coherent mass, whereas Punta Thurwieser run out was a rock mass fall with much internal movement. The parameters for a run out simulation, therefore, have to be chosen in such a way that the simulation gives a rock mass fall in one particular case and a slide of a coherent mass in another, corresponding to the real conditions. Therefore, the prediction of the run out kinematics and the fixing of the parameters is a demanding task in each case when modelling run outs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,188 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations30
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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