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Enregistrement W2318602257 · doi:10.1061/40914(233)2

Measuring the Risk of Geotechnical Site Investigations

2007· article· en· W2318602257 sur OpenAlexaff
J. S. Goldsworthy, Mark B. Jaksa, Gordon A. Fenton, D. V. Griffiths, William S. Kaggwa, H G Poulos

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Analysis
Établissements canadiensDalhousie UniversityGolder Associates (Canada)
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilDeakin University
Mots-clésScope (computer science)Foundation (evidence)Risk analysis (engineering)Measure (data warehouse)Risk assessmentSampling (signal processing)EngineeringOrder (exchange)Computer scienceCivil engineeringReliability engineeringBusinessFinanceData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The site investigation phase of any geotechnical design plays a vital role, where inadequate characterization of the subsurface conditions may contribute to either a significantly over designed solution that is not cost-effective, or an under design, which may lead to potential failures. Although it is intuitive to expect that the financial risk of a design will reduce as the site investigation scope increases (i.e. additional sampling), it is not known to what degree the risk is reduced, nor whether other uncertainties have an impact on this relationship. As such, this paper discusses research to measure the impact of varying the scope of a site investigation, on the financial risk of a foundation design project. The financial risk is defined as the total cost, which includes costs associated with undertaking the site investigation, constructing the foundation and superstructure, and any works required to rehabilitate a foundation failure. The analysis is numerically based, where a foundation design simulation model is incorporated into a Monte Carlo framework, in order to generate expected costs, and a measure of the financial risk. Results indicate that the risk of a foundation design is considerably reduced as the scope of a site investigation increases. However, results also indicate that there is an optimal site investigation expenditure, which leads to the least financial risk, and where additional sampling becomes redundant.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,567
Score d'incertitude au seuil0,196

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)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,177 · 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

Citations21
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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