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Enregistrement W2899537713 · doi:10.1115/ipc2018-78129

Terrain Analysis and Geologic Hazards Assessment: A Comparison of the Objectives and Methods of Each, and the Benefits of Completing Both in Parallel

2018· article· en· W2899537713 sur OpenAlexaff
Bailey Theriault, Dennis W. O’Leary, Donald O. West, Mark Nixon

Notice bibliographique

RevueVolume 3: Operations, Monitoring, and Maintenance; Materials and Joining · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandslides and related hazards
Établissements canadiensGolder Associates (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerrainHazardGeologic hazardsBedrockLandslideGeologyGeographic information systemSubsidenceHazard analysisMining engineeringEnvironmental resource managementComputer scienceRisk analysis (engineering)Environmental scienceStructural basinCartographyGeotechnical engineeringRemote sensingEngineeringReliability engineeringGeographyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Terrain analyses and geologic hazards assessments are recognized as important components for pipeline planning, permitting, and asset management. Although the two types of assessments have inherently different objectives and outputs, there is some overlap in the results between the two and they tend to complement each other; thus, there are benefits to conducting the two assessments in parallel, and integrating the results. Likewise, situations may arise where information from both assessments may simultaneously prove useful in driving decision-making. Terrain analyses seek to identify homogenous terrain units based on material types, surface expression, depth to bedrock, slope, drainage, and geomorphological processes. Information compiled during a terrain analysis helps to develop a detailed understanding of the local terrain, which can be used to estimate geotechnical soil properties, provide cost savings, and formulate sound decision-making throughout the life of a pipeline. Geologic hazards assessments generally seek to individually identify, map, characterize, and ultimately allow for mitigation/monitoring of potential geologic hazards, through increasingly detailed geomorphic/geologic assessments. Some typical geologic hazards that are evaluated include landslide, seismic, subsidence, and hydrotechnical hazards. Once identified, a qualitative hazard classification (e.g., low, moderate, high) is generally assigned to each possible hazard, based on several criteria such as the activity level of the geologic process, rate and magnitude of movement of the hazard, the areal extent and proximity of the hazard, the estimated likelihood that the hazard would affect or engage a pipeline during its service life. The hazard classifications are often then tied to recommendations for additional assessment and/or response and mitigation. The identification of a landslide will be used as an example to highlight how the two assessments can overlap and complement one another, but still provide unique information, and how the two assessments can be used in conjunction to inform better decision-making. Both assessments may identify the location of the same landslide or potentially unstable slope. The geologic hazards assessment would further characterize the landslide’s spatial relationship to the pipe both laterally and vertically, its activity level, etc., in order to evaluate the potential hazard the landslide poses to the pipeline. If mitigation was deemed necessary, information from both the terrain mapping and geologic hazards assessment could be used to evaluate the specific characteristics of the landslide, as well as the surrounding terrain, in order to select the most suitable form of mitigation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,329

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,289 · 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 tête enseignante, 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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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