Dry slab avalanche shear fracture properties from field measurements
Notice bibliographique
Résumé
Dry slab avalanches release by propagation of shear fractures in a thin, planar weak layer underneath a cohesive, stronger slab. This implies that a balance between shear fracture toughness and the shear fracture stress intensity factor fundamentally determines snow slab stability. Conventionally, fracture toughness is a material property and, for most materials, emphasis is on tensile fracture since most materials fail first in tension. However, for the snow slab, the weak layer fractures first, and field measurements show that the slab material is always stronger than the weak layer. Snow slabs in nature vary with respect to mechanical properties and other characteristics, so the concept of fracture toughness as a material property has no relevance when it is calculated for different avalanches. In this paper, field measurements collected from hundreds of snow slabs are combined with the cohesive crack model to yield estimates for the mode II shear fracture toughness, KIIc. The results suggest that the snow slab has extremely low fracture toughness with variations in nature over more than two orders of magnitude. The nominal weak layer shear strength τNu has a power law relationship with respect to the fundamental scaling parameter: the slab thickness, D. Model results also imply that KIIc has power law scaling with respect to D. It is also shown that KIIc follows a log‐normal probability density function. This implies a multifractal character by considering the moments, q, of shear fracture toughness scaled with D. Positive multifractal dimensions are suggested for q up to approximately 2.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».