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Enregistrement W2109791932 · doi:10.1139/t2012-007

Physical models of rock avalanche spreading behaviour with dynamic fragmentation

2012· article· en· W2109791932 sur OpenAlexaffvenue
Elisabeth T. Bowman, W. Andy Take, K.L. Rait, C.E. Hann

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandslides and related hazards
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyImpulse (physics)MechanicsGeotechnical engineeringBreakageRockfallDebrisBrittlenessProjectilePhysicsLandslideMaterials scienceClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The dynamic fragmentation of rock during avalanche motion has been postulated as a mechanism explaining the long runout of large rock avalanches or Sturzströme. This paper investigates whether test conditions that produce dynamic fragmentation can lead to greater runout or spreading of physical model rock avalanches. Model avalanche experiments were carried out under enhanced acceleration to generate breakage in coal, a fragmentable, brittle solid. Coal blocks were released from a stationary position on a slope to run out on a plane. The motion of the ensuing fragmenting debris was captured using a high-speed camera placed above the horizontal plane. The average position of the front was tracked and the degree of fragmentation of the model avalanches was quantified. The paper presents results of the frontal velocity of the avalanches, corrected for centrifuge Coriolis effects. Comparison is made between the peak and impulsive front velocities, the final runout, and the degree of fragmentation of the model avalanches. Strong relationships are found between runout normalized by the cube root of volume, impulse velocity, and Hardin’s relative breakage parameter, B R . Results are discussed in light of the mechanics involved and are compared with field-scale events.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,235
Score d'incertitude au seuil0,729

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)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,210 · 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'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

Citations158
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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