MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4399401053 · doi:10.48550/arxiv.2406.01360

Modeling crack arrest in snow slab avalanches -- towards estimating avalanche release sizes

2024· preprint· en· W4399401053 sur OpenAlexfundno aff
Francis Meloche, Grégoire Bobillier, Louis Guillet, Francis Gauthier, Alexandre Langlois, Johan Gaume

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandslides and related hazards
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésSnowSlabSnow coverMaterials scienceGeologyEnvironmental scienceGeomorphologyGeophysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dry-snow slab avalanches are considered to be the most difficult to predict, yet the deadliest avalanche types. The release of snow slab avalanches starts with a initial failure in a weak layer that may propagate across the slope until the slab fractures and slides. The evaluation of crack propagation area is a primary concern for avalanche forecasters. The purpose of this study is to test the hypothesis that the heterogeneity of snowpack properties is one of the primary factors that may potentially stop dynamic crack propagation. To test this assumption, we use a depth-averaged Material Point Method (DA-MPM) for efficient elasto-plastic modeling of snow slab avalanches. Our analysis includes scenarios involving i) pure-elastic slabs and ii) elasto-plastic slabs. In the first scenario, we report a significant decrease in slab tensile stress with increasing crack speed compared to quasi-static theory. In addition, we quantify the effect of weak layer heterogeneity and softening fracture energy on the crack stopping mechanism. In the second scenario, we analyse the interplay between weak layer heterogeneity and slab tensile fracture and quantify their combined effect on crack arrest. Results are interpreted through a scaling law relating the crack arrest distance to two dimensionless numbers related to weak layer strength variability and slab tensile fracture. Furthermore, the proposed model is applied to field campaigns in which spatial variations of weak layer shear strength were measured. Finally, DA-MPM simulations are performed on three-dimensional terrain with spatial variations revealing interesting release patterns. This research and the proposed methods can not only enhance our comprehension of the factors influencing avalanche release sizes,and possibly, the design of new mitigation measures for avalanche start zones.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,154 · 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
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'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuearXiv (Cornell University)→Même sujetLandslides and related hazards→Travaux en français237 207→