Application of rock mass classification techniques to weak rock masses: A case study from the Ruahine Range, North Island, New Zealand
Notice bibliographique
Résumé
Rock mass classification systems were first generated for use in engineering applications, but their potential for utilization in geomorphic studies has since been recognized. These techniques were mostly developed for hard rock environments, and questions remain about their applicability to weak rocks. Here, the applicability of three rock mass classification techniques (rock mass strength (RMS), rock mass rating (RMR), and slope mass rating (SMR)) to weak rock masses was analyzed. Techniques incorporated parameters such as uniaxial compressive rock strength, discontinuity condition and orientation, and groundwater ratings. Rock mass classification values were determined from 14 profiles sited on recently excavated road cuttings on the Saddle Road, in the Ruahine Range, North Island, New Zealand. This is an important transport route across the North Island’s axial ranges, with the road excavated into weak late Pliocene – Early Pleistocene mudstone. Mean slope and minimum slope angle were measured at each profile in concert with the rock mass classification schemes. The three classification techniques all appear to have limited usefulness given the subaerial conditions prevalent at the study site. It would appear that the relative weightings of the different parameters within the RMR, RMS, and SMR classification schemes would need modifying for weak rock masses, but the precise details of this are difficult to determine.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».