Importance of coherence between geophysical and geotechnical data in dynamic response analysis
Notice bibliographique
Résumé
The demand for a precise evaluation of shear wave velocity Vs, is gaining interest in the field of geotechnical engineering due to its importance as a key parameter required to properly evaluate typical characteristics of soils. Nowadays, Vsmeasurements are performed on the field using different methods, such as SCPT tests and various geophysical methods. However, the effectiveness of these field measurements is not guaranteed and rather depends on how they are analyzed. Furthermore, a proper analysis is critical since the collected data may be used in liquefaction evaluation or earthquake ground response analyses. In these situations, it is recommended to verify the coherence between the obtained geophysical (Vs) and geotechnical (N-SPT, qc-CPT) measurements using alternative methods (e.g., Vs-correlations, H/V method, etc...). In some situations, the correlation between the different measurements makes it easier to unambiguously define seismic wave profiles. In other cases, geophysical and geotechnical tests would provide different resolutions for Vsmeasurements, an issue that complicates the decision of the practitioner. In this paper, we first demonstrate the importance of the shear-wave velocity in liquefaction potential analysis. A case study performed in eastern Canada is also presented where we show the importance of the method used to calculate Vsprofiles (MASW, MMASW).
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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 | 0,006 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».