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Enregistrement W4408431700 · doi:10.5194/egusphere-egu25-13451

Physical modelling of thaw slumps in a geotechnical centrifuge 

2025· preprint· en· W4408431700 sur OpenAlexaffabout
Greg Siemens, Azin Mardani, Ryley Beddoe, Geoff Eichhorn, Cedric Rugwizangoga

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical and Geomechanical Engineering
Établissements canadiensQueen's UniversityRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCentrifugeGeotechnical engineeringGeologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Retrogressive thaw slumps are a well-known arctic geohazard, which often occur in ice-rich permafrost. Thaw slumps can be triggered by warming and/or anthropogenic influences. Consequences of thaw slumps include changes to the landscape, impacts to infrastructure, sediment and solute loads to watersheds, and release of stored carbon, among other effects. Many studies on thaw slumps in nature include external monitoring through use of time-lapse photography, unmanned aerial vehicle (UAV), and lidar surveys. While field studies using external monitoring equipment provide high quality information about the extent and consequence of thaw slumps, direct observations of thermal and mechanical mechanisms occurring behind the scarp normally remain hidden. Recent advances at Royal Military College of Canada  (RMC) used physical modeling to examine cold regions phenomena with a geotechnical centrifuge. Geotechnical centrifuges apply elevated gravity to small-scale models to create stress-equivalent environments and allow for direct observation of subsurface displacements from digital images of the model's side profile. Instrumentation in thaw slump physical models includes internal temperature measurements using fiber optics and scarp face temperature measurements using a thermal camera. Preliminary results indicate that the thaw slump physical models are conceptually capturing key behaviours observed from external field measurements. Typically, warming begins at the face and surface leading to thawing and and episodic thaw slump events. Failed material migrates downward and away from the intact block. This mechanism repeats until the final slump occurs . Internal displacements, measured using digital image corellation (DIC), show corellation with co-located temperature measurements. Results also show higher ice contents and taller scarps tend to lead to shear failure while lower ice contents and shorter scarps tend to fail via a toppling mechanism. Outcomes of the research will provide a practical analysis tool for analyzing thaw slumps as well as fundamental understanding of pre-failure permafrost mechanics.  

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,957
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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