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Enregistrement W2123262682 · doi:10.1002/ppp.679

Practical recommendations for planning, constructing and maintaining infrastructure in mountain permafrost

2010· article· en· W2123262682 sur OpenAlexaff
Christian Bommer, Marcia Phillips, Lukas U. Arenson

Notice bibliographique

RevuePermafrost and Periglacial Processes · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensBGC Engineering (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPermafrostSettlement (finance)Climate changeCivil engineeringFoundation (evidence)GeologyGeotechnical engineeringEnvironmental scienceComputer scienceEngineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Mountain infrastructure can be negatively affected by ground‐ice degradation induced by the combined effects of construction activity, the structure itself and climate change. Modification of subsurface conditions may cause differential settlement, creep and deformation of structures, substantially shortening their service life. Permafrost detection techniques and adaptive design methods taking into account changes in the geotechnical properties of the ground are rarely applied on construction sites in the Alps. The analysis of potential structural sensitivities to changes in the substrate and the determination of failure consequences are necessary for the successful design of durable infrastructure. Appropriate monitoring systems allow timely diagnoses and the application of suitable remedial measures. The use of specially conceived technical solutions in mountain permafrost is becoming widespread, yet there is not a commonly accepted state‐of‐the‐art. New recommendations provide an overview of practical solutions for the construction and maintenance of durable infrastructure in mountain permafrost. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,149

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0100,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0450,014

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,281 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations96
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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