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Enregistrement W2914701613 · doi:10.9753/icce.v36.waves.5

EXTREME WAVE PRESSURES AND LOADS ON A PILE-SUPPORTED WHARF DECK - INFLUENCES OF AIR GAP AND WAVE DIRECTION

2018· article· en· W2914701613 sur OpenAlexaff
Andrew Cornett

Notice bibliographique

RevueCoastal Engineering Proceedings · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEarthquake and Tsunami Effects
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeckStructural engineeringGeologyWharfPileGeotechnical engineeringMarine engineeringSubmarine pipelineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many deck-on-pile structures are located in shallow water depths at elevations low enough to be inundated by large waves during intense storms or tsunami. Many researchers have studied wave-in-deck loads over the past decade using a variety of theoretical, experimental, and numerical methods. Wave-in-deck loads on various pile supported coastal structures such as jetties, piers, wharves and bridges have been studied by Tirindelli et al. (2003), Cuomo et al. (2007, 2009), Murali et al. (2009), and Meng et al. (2010). All these authors analyzed data from scale model tests to investigate the pressures and loads on beam and deck elements subject to wave impact under various conditions. Wavein- deck loads on fixed offshore structures have been studied by Murray et al. (1997), Finnigan et al. (1997), Bea et al. (1999, 2001), Baarholm et al. (2004, 2009), and Raaij et al. (2007). These authors have studied both simplified and realistic deck structures using a mixture of theoretical analysis and model tests. Other researchers, including Kendon et al. (2010), Schellin et al. (2009), Lande et al. (2011) and Wemmenhove et al. (2011) have demonstrated that various CFD methods can be used to simulate the interaction of extreme waves with both simple and more realistic deck structures, and predict wave-in-deck pressures and loads.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,184 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2018
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Résumé présentoui

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