The critical size of macroscopic imperfections in dry snow slab avalanche initiation
Notice bibliographique
Résumé
[1] Dry snow slab avalanches initiate after mode II fracture propagation within a thin, weak layer under a planar slab. Dry alpine snow in which avalanches form is a porous material, typically with volume fraction filled by solids of between 10% and 50%. If snow slab avalanches were caused by small scale flaws, there would be continuous avalanches and alpine snow would not survive on steep slopes. Instead, snow slab avalanches initiate from macroscopic imperfections or weak zones within the weak layer. These are called “sweet spots” by practitioners and deficit zones in the pioneering work by Conway and Abrahamson in the 1980s. In this paper, the results of 750 in situ shear fracture tests from 68 slab–weak layer combinations are summarized in relation to the critical sweet spot length and weak layer crystal form. The results show that the critical sweet spot lengths follow a gamma probability density function with a range from 0.14 to 1.3 m and most probable value 0.5 m. The results also imply that critical sweet spot length depends on weak layer grain type with significantly larger values for persistent forms (surface hoar and facets) than for nonpersistent forms (decomposing and fragmented grains).
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».