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Enregistrement W3000588669

Development of design tools for convection mitigation techniques to preserve permafrost under northern transportation infrastructure

2019· article· en· W3000588669 sur OpenAlexfundaboutno aff
Xiangbing Kong

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPermafrostTransportation infrastructureGeologyEnvironmental scienceComputer scienceMeteorologyEngineeringTransport engineeringGeographyOceanography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les infrastructures de transport jouent un rôle majeur dans le développement socio-économique des régions nordiques. La construction de remblais combinés aux changements climatiques engendrent des impacts négatifs sur le pergélisol sous-jacent, causant la dégradation des infrastructures. Des techniques de mitigation ont été proposées et testées pour limiter la dégradation du pergélisol. Toutefois, il y a peu d'informations disponibles sur les procédures de conception ou sur des lignes directrices. Le but de cette recherche est de développer des outils d'ingénierie améliorés pour les techniques de stabilisation convectives, se concentrant sur le remblai à convection d'air (ACE) et le drain thermique. Plus spécifiquement, l'approche du bilan thermique est proposée pour déterminer la condition thermique de remblais conventionnels et pour permettre la sélection de la technique de mitigation la plus appropriée pour extraire la chaleur en excès transmise au sol, si le système est actuellement instable, ou pour donner un facteur de sécurité considérant une instabilité future estimée. Quatre modèles thermiques ont été développés et calibrés à partir de données mesurées sur des sites expérimentaux. Un abaque de bilan thermique pour les remblais conventionnels ainsi que plusieurs abaques de capacité d'extraction de chaleur pour l'ACE et le drain thermique ont été développés et validés utilisant, respectivement, des simulations numériques et les données de sites d'essais du Yukon et du Nord du Québec, Canada. Ces abaques permettent aux concepteurs et ingénieurs de concevoir des remblais à convection d'air et des drains thermiques optimisés pour limiter, ou même éviter, le dégel du pergélisol à des sites spécifiques.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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