Bayesian identification of soil stratigraphy based on soil behaviour type index
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The cone penetration test (CPT) has been widely used to determine the soil stratigraphy (including the number N and thicknesses H N of soil layers) during geotechnical site investigation because it is rapid, repeatable, and economical. For this purpose, several deterministic and probabilistic approaches have been developed in the literature, but these approaches generally only give the “best” estimates (e.g., the most probable values) of N and H N based on CPT data according to prescribed soil stratification criteria, providing no information on the identification uncertainty (degrees-of-belief) in these “best” estimates. This paper develops a Bayesian framework for probabilistic soil stratification based on the profile of soil behaviour type index I c calculated from CPT data. The proposed Bayesian framework not only provides the most probable values of N and H N , but also quantifies their associated identification uncertainty based on the I c profile and prior knowledge. Equations are derived for the proposed approach, and they are illustrated and validated using real and simulated I c profiles. Results show that the proposed approach properly identifies the most probable soil stratigraphy based on the I c profile and prior knowledge, and rationally quantifies the uncertainty in identified soil stratigraphy with consideration of inherent spatial variability of I c .
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle