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Enregistrement W2737354285

The study of stress determination and back calculation in the Canadian shield

2016· article· en· W2737354285 sur OpenAlexaboutno aff
Phillip Dight, Chung-Min Hsieh

Notice bibliographique

RevueUWA Profiles and Research Repository (UWA) · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFatigue and fracture mechanics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShieldStress (linguistics)GeologyPhilosophyLinguistics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Deformation Rate Analysis (ORA) technique can be used to estimate the in situ stress from orientated core obtained from exploration or for example from a block of rock extracted from the side of a drive. In the former case it doesn't require underground access and in both cases the results are free from influence of anisotropy unlike all other methods available; it also costs much less than conventional stress measurement methods (e.g. USBM, HI, HF) as neither special access nor specific drilling are required. However, the nature of this method makes it very sensitive to the test environment and the rock properties can influence the accuracy of prediction. In order to achieve a good quality result, extra attention and back calculation are required. In this paper we discuss a successful case using ORA to predict the in situ stress. The test was done at a location where the ice sheet was present many thousands years ago. Without the knowledge of the stress condition, the client supplied information on sample depth below surface, regional structure, and nearby openings prior to the testing. The rock core was carefully selected and some trial tests were conducted to check the reliability of result. In the analysis stage, the resuH was examined using available information to eliminate the induced stress or any artificial stress generated during core extraction. After all procedures been undertaken, the result was compared with the in situ stress obtain by a different method by the client and the difference between two methods was confirmed to be minimal.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,161

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,259 · 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'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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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