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Enregistrement W2161814229 · doi:10.1139/t08-016

Significance and evaluation of Poisson's ratio in Rayleigh wave testing

2008· article· en· W2161814229 sur OpenAlexafffundvenue
Mourad Karray, Guy Lefèbvre

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Waves and Analysis
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPoisson's ratioPoisson distributionRayleigh waveInversion (geology)Surface waveMathematicsGeotechnical engineeringStatisticsMechanicsGeologyOpticsPhysicsSeismology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Important progress has been made in the past 20 years in the use of surface-wave testing in soil characterization. However, the effect of Poisson's ratio on the construction of the theoretical dispersion relationships, associated with the inversion process, has not received enough attention and remains poorly documented. Five ideal profiles with different degrees of variation of shear-wave velocity with depth and three published case records are considered in this paper to study the effect of Poisson's ratio on Rayleigh wave phase velocities. The effect of the variation of Poisson's ratio on the evaluation of shear-wave velocity profiles (V s ) is also examined. Poisson's ratio is generally assumed in surface-wave testing, and therefore the paper also examines the possibility of evaluating its value using a multi-mode inversion process. The results of surface-wave testing obtained at two experimental sites are then used to illustrate the potential of surface-wave testing to evaluate the Poisson's ratio profile in addition to the V s profile. The impact of Poisson's ratio in Rayleigh wave testing is shown to be significantly more important than previously demonstrated. The error resulting from Poisson's ratio does not depend solely on the magnitude of the inaccuracy. A multi-mode inversion process is shown to be a useful tool to determine the Poisson's ratio profile, leading to a more accurate soil characterization.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,257
Score d'incertitude au seuil0,960

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,174 · 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'étudeObservationnel
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

Citations43
Publié2008
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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