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Enregistrement W2538918152 · doi:10.1139/cgj-2016-0319

Numerical study of the effect of soil–atmosphere interaction on the stability and serviceability of cut slopes in London clay

2016· article· en· W2538918152 sur OpenAlexvenueno aff
Aikaterini Tsiampousi, Lidija Zdravković, David M. Potts

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil erosion and sediment transport
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research Council
Mots-clésServiceability (structure)Geotechnical engineeringEnvironmental scienceSlope stabilityVegetation and slope stabilityVegetation (pathology)InstabilitySoil waterGeologyHydrology (agriculture)Soil scienceEngineeringCivil engineeringMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The stability of cut slopes is greatly influenced by seasonal pore-water pressure variations under the combined effect of rainfall and vegetation. However, predicting soil–atmosphere interaction is not straightforward, due to the complexity of both the boundary conditions involved and the hydromechanical behaviour of soils, which is coupled and highly nonlinear, rendering the use of numerical tools, such as finite element analysis, necessary. This paper discusses the numerical modelling of soil–atmosphere interaction and presents the analysis of a slope cut in London clay in a highly vegetated area. The whole life cycle of the slope is considered with phases of low and high water demand vegetation and vegetation clearance. The analysis results indicate that dense vegetation is associated with high factors of safety, but may induce large differential displacements, which are likely to affect the serviceability of the slope. Vegetation clearance, however, may initiate instability, highlighting the need for effective vegetation management to achieve a balance between serviceability and ultimate limit states. Although the case considered is representative of southeast England, it introduces the necessary tools for realistic numerical analysis of soil–atmosphere interaction.

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 enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,983

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)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations56
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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