Mobility of dry granular flows of varying collisional activity quantified by smart rock sensors
Notice bibliographique
Résumé
Highly instrumented particles (i.e., “smart rocks”) were included in monodisperse dry granular landslide experiments to quantify the collisional nature of such flows and to investigate the influence of collisional flow on the mobility of landslides. The total number of particles comprising a constant source volume of 0.4 m3 was varied by filling the volume with monodisperse particles of nominal diameters of 3, 6, 13 or 25 mm. Successively raising the total particle count resulted in flows that were increasingly thick relative to the respective particle size. Raw resultant acceleration data from the embedded smart rock sensors indicate that for each increase in grain size, there were increases in both the magnitude and frequency of particle collisions. Light detection and ranging (LiDAR)-generated point clouds of the landslide deposits indicated that increases in mobility and spreading, compared using differences in travel angle, were directly proportional to increases in collisional activity. By changing the size of the landslide particles from 3 to 25 mm, the travel angle at the gravity centre (αg) was observed to decrease from 27.8° to 25.3° (Δαg = −9.0%) and the Fahrböschung angle (α) was observed to decrease from 25.0° to 21.4° (Δα = −14.4%).
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».