Selecting Minimum Factors of Safety for 3D Slope Stability Analyses
Notice bibliographique
Résumé
Geotechnical engineers understand there is uncertainty and risk in the input parameters for slope stability analyses and within the analysis methodologies themselves. Decades of research and inverse analyses of slope failures have resulted in widespread acceptance of certain factors of safety (FS) in typical situations, e.g., a static two-dimensional (2D) factor of safety of 1.3 is often used for temporary or low risk slopes and 1.5 for permanent slopes. However, these FSs are not appropriate for use with three-dimensional (3D) analyses because 3D analyses account for additional shear resistance that is generated along the sides of the slide mass. The contribution of the additional shear resistance can be significant in shallow slide masses or for translational slide masses with a width to height ratio less than six, resulting in calculated values of 3D FS that are greater than the calculated 2D FS. To achieve the same level of safety or risk as a static 2D FS of 1.3 or 1.5, the user must use a greater minimum FS for 3D analyses. This paper presents methods for calculating a suitable minimum 3D FS to achieve a similar level of safety or risk as a minimum 2D FS, such as 1.3 or 1.5, would afford.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».