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Enregistrement W2539191611 · doi:10.1088/1755-1315/26/1/012001

Physical modelling of rainfall-induced flow failures in loose granular soils

2015· article· en· W2539191611 sur OpenAlexaff
W. Andy Take, Ryley Beddoe

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Earth and Environmental Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandslides and related hazards
Établissements canadiensYork UniversityQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLandslideDebris flowLiquefactionGeotechnical engineeringGeologyCentrifugeDebrisFlow (mathematics)Landslide classificationSoil waterHydrology (agriculture)Soil scienceMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The tragic consequences of the March 2014 Oso landslide in Washington, USA were particularly high due to the mobility of the landslide debris. Confusingly, a landslide occurred at that exact same location a number of years earlier, but simply slumped into the river at the toe of the slope. Why did these two events differ so drastically in their mobility? Considerable questions remain regarding the conditions required to generate flow failures in loose soils. Geotechnical centrifuge testing, in combination with high-speed cameras and advanced image analysis has now provided the landslides research community with a powerful new tool to experimentally investigate the complex mechanics leading to high mobility landslides. This paper highlights recent advances in our understanding of the process of static liquefaction in loose granular soil slopes achieved through observations of highly-instrumented physical models. In particular, the paper summarises experimental results aimed to identify the point of initiation of the chain-reaction required to trigger liquefaction flow failures, to assess the effect of slope inclination on the likelihood of a flowslide being triggered, and to quantify the effect of antecedent groundwater levels on the distal reach of landslide debris with the objective of beginning to explain why neighbouring slopes can exhibit such a wide variation in landslide travel distance upon rainfall-triggering.

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)0,001
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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