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Enregistrement W2531281089 · doi:10.1139/cgj-2015-0532

Visualization of dominant stress-transfer mechanisms in experimental debris flows of different particle-size distribution

2016· article· en· W2531281089 sur OpenAlexvenueno aff
Nicoletta Sanvitale, Elisabeth T. Bowman

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandslides and related hazards
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research Council
Mots-clésMicroscale chemistryMechanicsFlumeDebris flowParticle image velocimetryGeotechnical engineeringMesoscale meteorologyMaterials scienceDebrisGeologyShear stressFlow (mathematics)PhysicsMathematics

Résumé

Physical modelling of debris flow in a small-scale flume has been carried out to investigate the internal stress-transfer mechanisms within unsteady, saturated, and segregating granular free-surface flows. Measurements of the internal velocity fields within model flows were obtained via planar laser–induced fluorescence and particle image velocimetry. Normalized velocity profiles taken at a section over the flow duration were found to essentially collapse onto a single curve, the shape of which was dependent on the particle-size distribution. While all flows exhibited internal basal slip and shear, for tests on well-graded materials that are most representative of debris flows, the shear rate was found to reduce towards the surface to near-zero, exhibiting near plug-flow. Dimensional analysis shows that particles of different size within these flows experienced different dominant stress-transfer mechanisms — frictional, collisional or viscous. Rapid grain-size segregation therefore is both due to and results in different modes of stress transfer within a single flow. This means that in a segregating and hence, stratified system, different flow regimes will act concurrently at microscale and mesoscale. Results highlight the complexity of debris flows, so that it may be undesirable to ascribe a single microscale constitutive behaviour throughout, and further calls into question the concept of flow regimes for debris flows based on bulk measurements.

Conservé avec la notice de tri, où il sert de preuve aux étiquettes ci-dessus.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Le tri à trois modèles

les 5 600 travaux triés →

Les trois modèles l'ont jugé hors champ.

strate : venue_new · poids de sondage : 2684.25 (l'échantillon est stratifié ; tout taux calculé sans le poids est faux)
Claude Opus 4.8OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

Physical modeling of stress transfer in experimental debris flows.

GPT-5.6 (high)OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

This experimentally studies stress transfer mechanisms in debris flows, not research practice.

Grok 4.5OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

Physical modelling of debris-flow stress transfer; geotechnical domain science.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,213 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations48
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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