An Improved Conceptual Bayesian Model for Dam Break Risk Assessment
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents an improved Bayesian model for evaluating the likelihood and consequences of dam failure. It is based on a comprehensive state-of-the-art review of risk assessment associated with dam breaks, with a particular emphasis on the application of Bayesian models. The study delves into the most recent developments in the field, investigating the utilization of Bayesian models, while focusing on two distinct dam types: tailings dams and water dams. Through an extensive survey of over 100 recent articles, the review systematically examines the parameters considered and the effectiveness of Bayesian models in the context of dam break risk assessment. The paper seeks to provide insights into the advantages and limitations of Bayesian approaches, shedding light on their practical utility in enhancing our understanding of dam failure risks. Furthermore, the study proposes a new Bayesian model applicable to tailings dams and water dams. The study also identifies gaps in the current body of knowledge and delineates potential avenues for future research. By critically assessing the efficiency of Bayesian models, this work offers valuable guidance to researchers, engineers, and stakeholders involved in dam safety, disaster preparedness, and risk mitigation. The ultimate goal is to advance our ability to safeguard lives and critical infrastructure in the face of potential dam failures, contributing to a more resilient and secure future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».