Correlation of acoustic emissions with patterns of movement in an extremely slow-moving landslide at Peace River, Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The Peace River region, Alberta, Canada, has experienced extensive landslide activity since deglaciation. Shear zones within weak lacustrine silt and clay layers typically experience continuous creep, damaging highway and utilities infrastructure. However, occasionally, movement accelerates and potentially catastrophic failures occur. Conventional deformation monitoring approaches provide incremental measurements with low temporal resolution and do not necessarily allow rapid changes in stability to be detected and communicated sufficiently in advance to provide early warning. The study objectives were to (i) acquire a long-term dataset of continuous deformation measurements with high temporal resolution of a case study slope in Peace River, (ii) enhance understanding of a typical creeping Peace River slope’s behavior in response to climatic drivers, and (iii) investigate the potential of an acoustic emission (AE) monitoring system to provide early warning of accelerating deformation behavior. ShapeAccelArray (SAA) and AE instruments were installed, in addition to conventional inclinometers and piezometers. Measurements show that the landslide is “extremely slow”, moving on average 5 mm annually, and reveal seasonal activity with periods of acceleration and deceleration driven by pore-water pressures. Measured AE correlated strongly with the rate and magnitude of SAA-measured displacement, demonstrating the potential of the AE technique to warn of accelerating deformation behavior.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».