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Enregistrement W2327956217 · doi:10.1139/cgj-2013-0255

Soil compressibility in transient unsaturated seepage analyses

2014· article· en· W2327956217 sur OpenAlexvenueno aff
Timothy D. Stark, Navid H. Jafari, A. Leopold, Thomas L. Brandon

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDam Engineering and Safety
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Army Corps of EngineersNational Science Foundation
Mots-clésGeotechnical engineeringLeveePore water pressureCompressibilityGeologySteady state (chemistry)Saturation (graph theory)Mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most levee underseepage and uplift analyses are based on steady-state seepage and can yield conservative results. Although computations are simpler and steady-state seepage parameters are easier to determine and readily available, transient unsaturated seepage analyses are more representative of levee seepage conditions because boundary conditions acting on the levee or floodwall and saturation change with time, which induce pore-water pressure and seepage changes with time in the embankment and foundation strata. In addition, these boundary conditions, e.g., flood surge or storm event, are rapid such that steady-state conditions may not have time to develop in the embankment and some foundation materials. Transient seepage analyses using a floodwall case study indicate that as soil compressibility of the underseepage layer decreases, rapid landside pore-water pressures increase and can approach steady-state values. The transient results also indicate that uplift factors of safety during the flood event are about 22% higher than those at steady state. The effect of soil compressibility can delay or accelerate the onset of uplift water pressure increase from the initial steady-state conditions.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,219 · 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'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

Citations41
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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