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Enregistrement W2911176181 · doi:10.3166/i2m.17.563-572

Stability analysis of accumulation body based on monitoring results of deep displacement

2018· article· en· W2911176181 sur OpenAlexvenueno aff
Jianhui Dong, Shiming Wan, Qihong Wu

Notice bibliographique

RevueInstrumentation Mesure Métrologie · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic and Pneumatic Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisplacement (psychology)Stability (learning theory)GeologyComputer scienceEnvironmental sciencePsychologyMachine learningPsychoanalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The stability of accumulation body commonly adopts a qualitative and quantitative analysis method, which considers the geological boundary conditions, calculation model and mechanical parameters of rock mass and so on This causes the stability results be limited, so it is unlikely to make a real-time quantitative evaluation on the accumulation body. This paper proposes a method which avoids these problems, and timely evaluates the accumulation stability based on the monitoring results in the process of the deformation development. It involves two parameters, i.e. the integrity index S(i) and the destructive index S(d), used to evaluate quantitatively the dynamic change of accumulation body when the progressive destroy occurs from the bottom up. Take talus in front of the dam of Zippingpu hydraulic project as an example, this method not only measures the S(i) and S(d) during movements of its reservoir water level, but also evaluates the impact of Wenchuan earthquake on the accumulation body. it is proved by an example that this method is convenient, practical and feasible..

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,438

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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