Managing rockfall risk through baseline monitoring of precursors using a terrestrial laser scanner
Notice bibliographique
Résumé
Rockfalls represent significant risks to safe and efficient use of transportation corridors. In this paper, we address the management of rockfall risk through baseline remote monitoring of susceptible slopes (every 2–4 months) along a transportation corridor along the Fraser River valley in western Canada using a terrestrial laser scanner and supporting remote sensing technologies. This includes identifying potential rockfall source zones based on incipient signs of failure, tracking kinematics in three dimensions to better understand the mechanism of failure, estimating potential failure volumes based on bounding joint structure, and transmitting this information to the railway operator for an assessment of risk. We demonstrate our approach for one case along the line where we identified several potential failures ranging in volume from 48 to 4200 m 3 . Our projections of the location of failures were successful, in that volume projections were within 10%–55%, and the anticipated kinematics and failure mechanism were consistent with the assessment of post-failure rockfall scar geometries. Accurate volume and kinematics estimates are important for the assessment of hazard and risk as well as the planning of risk mitigation options. In general, this approach can be used to better manage risk from rockfall hazard in communities, transportation corridors, or other infrastructure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».