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Enregistrement W2982662841 · doi:10.1088/1755-1315/351/1/012024

A comparison of probabilistic distributions of undrained shear strength of soils in Nipigon River, Canada

2019· article· en· W2982662841 sur OpenAlexaffabout
Nupur Kanwar, Jian Deng

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Earth and Environmental Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandslides and related hazards
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLog-normal distributionPrinciple of maximum entropyProbabilistic logicRandom variableGeotechnical engineeringProbability distributionProbability density functionMathematicsShear strength (soil)Entropy (arrow of time)Goodness of fitStatistical parameterSoil waterGeologyStatisticsSoil sciencePhysicsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In probabilistic reliability analysis and design, critical geotechnical variables such as soil shear strength are usually regarded as random variables with a probability distribution rather than deterministic values or constants. In this paper, the vane shear test is briefly introduced and used to obtain undrained shear strength of soil in the area of Nipigon river landslide, Ontario, Canada. Then the maximum entropy method is presented to generate an unbiased probabilistic distribution for soil properties based on optimal-order moments from observed soil samples. A comparative study between maximum entropy distributions and traditional lognormal and normal distributions is conducted to evaluate the performance of fitted probabilistic distributions. Kolmogorov-Smirnov goodness of fit test shows that the maximum entropy distribution with four order moments fit the undrained shear strength best. The analytical entropy distribution obtained can be used in probabilistic reliability analysis.

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)0,000
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 enseignants0,179
Score d'incertitude au seuil0,978

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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