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Enregistrement W2169308325

Interpreting fracture character in stability tests

2002· article· en· W2169308325 sur OpenAlexaffabout
Alec van Herwijnen, Bruce Jamieson

Notice bibliographique

Revue2002 International Snow Science Workshop, Penticton, British Columbia · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandslides and related hazards
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFracture (geology)SlabCompression (physics)SnowpackGeologyStability (learning theory)Geotechnical engineeringProgressive collapsePlanarMaterials scienceComposite materialSnowReinforced concreteGeomorphologyGeophysics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For at least a decade or two, some avalanche safety programs have recorded and interpreted the char­ acter offractures in stability tests. It has been reported but not previously verified that stability tests resulting in clean or fast fractures or pops or drops ate more likely to correlate with avalanche occurrence than other types of fractures. Starting in 1997, a study in the Columbia Mountains ofwestern Canada classified the fractures in rutschblock and compression tests as Progressive Compression, Thin Planar, Sudden Collapse, or Non-Planar Breaks. Over 2800 stability tests were conducted at study slopes and study plots as well as over 450 stability tests near recent dry slab avalanches, resulting in a total of over 6000 fractures with classified characters. Some snowpack characteristics including weak layer grain type associated with the different fracture char­ acters were identified. Critical weak layers or interfaces for dry slab avalanches were more often associated with Thin Planar fractures than with Progressive Compressions or Breaks in rutschblock and compression tests. Fracture propagation on low angle terrain was most commonly associated with Sudden Compression fractures in compres­ sion tests.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,147
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1480,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,212 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations12
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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