An improved approach for thaw depth evaluation considering unfrozen water in frozen soil
Notice bibliographique
Résumé
The thaw depth of permafrost is known to depend on the ice content in frozen soil.Current engineering practice of thaw depth calculation often ignores the unfrozen water in permafrost and assumes that all water in the soil completely freezes below the water freezing temperature (e.g., 0 °C).Fine-grained soil typically contains silts and clays and may have significant amounts of unfrozen water below freezing temperature.The assumption of ignoring the unfrozen water leads to a less conservative estimation of the thaw depth by typically about 10% to 20% (up to 30%) for fine-grained soils.There is a need to develop a practical and industry-friendly approach for thaw depth assessment, which takes account of the unfrozen water content in frozen soil.The studies by Tice et al. (1976), Anderson and Ladanyi (2003) and Qu and Pham (2023) suggested a correlation between unfrozen water content in frozen soil and temperature below freezing point.The correlation (Qu and Pham 2023) can be established using the liquid limit and total water content of soil, which are available for most commercial projects.This paper presents an improved approach for thaw depth evaluation to take account of the unfrozen water content in frozen soil using the correlation associated with temperature.1
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».