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Enregistrement W3096406304 · doi:10.1007/s10346-020-01567-4

Numerical investigations of retrogressive failure in sensitive clays: revisiting 1994 Sainte-Monique slide, Quebec

2020· article· en· W3096406304 sur OpenAlexaboutno aff
Zhigang Shan, Wangcheng Zhang, Dong Wang, Lizhong Wang

Notice bibliographique

RevueLandslides · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandslides and related hazards
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésGeologyLandslideBrittlenessGeotechnical engineeringParametric statisticsKinematicsFailure mechanismDeformation (meteorology)Structural engineeringEngineeringMathematicsMaterials sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Retrogressive slope failure is ubiquitous in regions of abundant sensitive clays with its mechanism yet to be understood comprehensively. This study gives numerical investigations of retrogressive slope failure with a focus on the 1994 Sainte-Monique slide, Quebec, using a large deformation finite element method. Failure mechanisms and post-failure behaviours including the global kinematics and retrogression distance are highlighted with controlling factors discussed in parametric studies. Key features of post-failure behaviours of the 1994 Sainte-Monique slide are reproduced with the configuration of sliding mass deposits comparable to the site investigations. Post-failure kinematics and retrogression distance are sensitive to sensitivity, brittleness and viscosity of soils and riverbed geometry. Parametric studies may contribute to assess potential retrogression recurrence in the region and its retrogression distance upon current set of in situ parameters.

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 enseignants0,314
Score d'incertitude au seuil0,535

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations23
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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