MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4392759810 · doi:10.5194/egusphere-egu24-13170

Railways on Permafrost: Unique Challenges Observed at Bridge Crossings along the Hudson Bay Railway

2024· preprint· en· W4392759810 sur OpenAlexaffabout
Natalie Arpin, W. Andy Take, Ryley Beddoe

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueArctic and Russian Policy Studies
Établissements canadiensRoyal Military College of CanadaQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBayPermafrostBridge (graph theory)GeologyGeographyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Hudson Bay Railway (HBR) serves as the singular land pathway connecting the Pas to Churchill, Manitoba, Canada. Hence, it is an essential means of transportation for northern communities, enabling the transport of both goods and individuals. However, it has faced many operational challenges because of its remote geographical location and the permafrost conditions it passes over. Over its 1000-kilometre length, the permafrost conditions transition. The railway starts in the isolated permafrost zone in its most southern portions before passing over discontinuous permafrost and then reaching continuous permafrost in its northern section. One of the unique operational challenges present at bridge crossings is the phenomena of “frost jacking”.Frost jacking refers to the upward displacement of pile bridge foundations caused by forces generated from frost heave in the surrounding ground. If the driving force from frost heave exceeds the frictional resisting forces anchoring a pile into the ground, uplift occurs. When designing pile foundations in cold regions, the potential effects of frost jacking must be considered, as any significant differential heave between piers or the abutments can lead to track geometry issues that affect operations and, in extreme cases, require bridge maintenance. However, research on frost jacking experienced by operational infrastructure has been very limited, which hinders the ability to account for its impacts.The Horn Creek Crossing on the Hudson Bay Railway is a 30-metre-long, steel ballast deck bridge supported by H-piles. Over a 10-year period, the foundations of the bridge underwent hundreds of millimetres of differential heave before repairs were completed to level the structure in July 2022. Because of the bridge’s remote location, there is limited information on the rate and timing of when frost jacking occurred. Therefore, in 2022, a multi-sensor monitoring program was designed and subsequently installed on the bridge with the purpose of collecting data to explore the mechanism of frost jacking at this site.Preliminary results from the first monitored winter season resulted in an average upward movement of 33 mm of the spans surrounding the northern pier. This upward movement occurred throughout the winter and ended when daily average temperatures became above 0°C. Afterwards, limited recovery was present in the spring when temperatures rose and was measured to be 11 mm, less than the upward movement measured. The monitoring process is still ongoing, with the aim of identifying longer-term trends and analyzing the outcomes of the repair work. Furthermore, using this site as the location of known differential heave at a railway bridge, methods are being developed to explore whether a parallel data source (track geometry data) can capture patterns and rates of seasonal differential heave at this and other bridges along the HBR.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,723
Score d'incertitude au seuil0,551

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,129
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,219 · 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'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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetArctic and Russian Policy Studies→Travaux en français237 207→