Diagnosis of embankment dam distresses using Bayesian networks. Part I. Global-level characteristics based on a dam distress database
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Dam safety has drawn increasing attention from the public. To ensure dam safety, it is essential to diagnose any dam distresses and their causes properly. The main objective of this paper is to develop a robust probability-based tool using Bayesian networks for the diagnosis of embankment dam distresses at the global level based on past dam distress data. A database of 993 distressed in-service embankment dams in China has been compiled, including general information on the dams, distresses, and causes. Based on the database, general characteristics of embankment dam distresses are studied using Bayesian networks, which can tackle not only the multiplicity of dam distresses and causes, but also the complex interrelations among them. Common patterns and causes of distresses are identified. The interrelations among the dam distresses and their causes are quantified using conditional probabilities determined based on the historical frequencies from the dam distress database. A sensitivity analysis is also conducted to identify and rank the most important factors that cause the distresses. With the prior information of common characteristics extracted from the database, Bayesian networks are further used to diagnose a specific distressed dam at the local level by combining global-level performance records and project-specific evidence in a systematic structure, which is presented in a companion paper.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle