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Enregistrement W2091544871 · doi:10.1103/physreve.79.061308

Scaling and dynamics of washboard roads

2009· article· en· W2091544871 sur OpenAlexaff
Anne‐Florence Bitbol, Nicolas Taberlet, Stephen W. Morris, Jim McElwaine

Notice bibliographique

RevuePhysical Review E · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandslides and related hazards
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFroude numberMechanicsInertiaScalingDimensionless quantityInstabilityMoment of inertiaPhysicsGeologyClassical mechanicsGeometryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Granular surfaces subjected to forces due to rolling wheels develop ripples above a critical speed. The resulting pattern, known as washboard or corrugated road, is common on dry unpaved roads. We investigated this phenomenon theoretically and experimentally using laboratory-scale apparatus and beds of dry sand. A thick layer of sand on a circular track was forced by a rolling wheel on an arm whose weight and moment of inertia could be varied. We compared the ripples made by the rolling wheel to those made using a simple inclined plow blade. We investigated the dependence of the critical speed on various parameters and described a scaling argument that leads to a dimensionless ratio, analogous to the hydrodynamic Froude number, which controls the instability. This represents the crossover between conservative dynamic forces and dissipative static forces. Above onset wheel-driven ripples move in the direction of motion of the wheel, but plow-driven ripples move in the reverse direction for a narrow range of Froude numbers.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil0,148

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)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeAutre devis
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

Citations40
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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