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Enregistrement W4405120961 · doi:10.1680/jgeen.24.00258

A methodology for improved predictions of surface ground movements around shafts

2024· article· en· W4405120961 sur OpenAlexaff
David M.G. Taborda, António M. G. Pedro, Stuart Hardy

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Civil Engineers - Geotechnical Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Underground Structures
Établissements canadiensGeomechanica (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBenchmark (surveying)Context (archaeology)Human settlementExcavationSet (abstract data type)Computer scienceGround movementField (mathematics)Empirical researchSurface (topology)Civil engineeringGeologyMarine engineeringStructural engineeringEngineeringGeotechnical engineeringGeodesyMathematicsGeometryStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Shafts are typically employed in urban environments to provide access or ventilation to underground structures such as stations, railways or highways. The choice of design is determined, among other things, by the need to control settlements at the surface, often estimated during early design stages using empirical expressions. These have been shown to have limited accuracy, failing to account appropriately for the effect of shaft diameter on the ground movements associated with shaft excavation. This paper reviews empirical expressions available in the literature in the context of a large database of settlements induced by shaft excavation in London. A comprehensive set of detailed numerical analyses is performed to enable the development of a new set of expressions capable of predicting accurately the computed vertical and horizontal ground movements at the surface. The new expressions are shown to provide better predictions of the observed field data than predictive expressions available in the literature, establishing a new benchmark against which future proposals can be assessed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,810
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,235
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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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