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Enregistrement W4388525151 · doi:10.1680/icemge.66816.0577

Soluble ground

2023· book-chapter· en· W4388525151 sur OpenAlexaff
C. N. Edmonds, Tony Waltham

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueKarst Systems and Hydrogeology
Établissements canadiensStantec (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSinkholeKarstGeologyGroundwaterGeohazardWeatheringNatural (archaeology)Mining engineeringGeotechnical engineeringInfillSubsidenceLandslideGeomorphologyStructural basinEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Principal soluble rock types include limestone, chalk, gypsum and salt, which can dissolve in natural water, which over various time spans – depending upon solubility – can create cavities in the ground. These cavities, which are characteristic features of karst terrains, vary enormously in scale, density and infilling (air/water/soil/rock). They can be the cause of ground failure and surface subsidence which can pose risks to people, structures and infrastructure. The dominant karst geohazard is the development of new sinkholes within soil profiles overlying soluble rocks, where the rock remains stable but either soil is washed downwards into open cavity features, or an existing metastable cavity feature infill is destabilised, usually by the action of inundation. Most sinkholes are induced by water leakage into the ground or by loading/vibration associated with engineering activity. Careful controls are required to prevent triggering instability. Karstic geohazards pose particular problems to the safe construction of foundations and surface water drainage disposal. The nature of karst weathering affecting ground conditions can be difficult to assess, but the broad characteristics of karst are now well known and should be appreciated in practice. The availability of karst databases and case histories can greatly assist with the initial assessment of soluble ground geohazards at sites.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,726
Score d'incertitude au seuil0,992

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0600,056

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,166 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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