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Enregistrement W4414692041 · doi:10.11159/ijci.2025.013

Assessment of Surface Displacement at Ash Dam Facility Utilising InSAR

2025· article· en· W4414692041 sur OpenAlexvenueno aff
Rebecca Alowo, Daphine Achiro, Innocent Musonda, Agneta Were, Adetayo Onososen, Funeka Grootboom

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Civil Infrastructure · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSynthetic Aperture Radar (SAR) Applications and Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterferometric synthetic aperture radarDisplacement (psychology)Earth surfaceSurface (topology)Erosion

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research delineates the assessment of surface displacement at the Ash Dam Facility in South Africa utilizing InSAR technology.ADF may fail owing to several circumstances, including structural instability, seepage, or seismic activity.Consequently, the application of InSAR technology necessitates the rapid identification and response to hazards in order to limit repercussions such as loss of life and property resulting from dam failures.Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR) is an advanced remote sensing technology that is essential for assessing the safety and integrity of ash dams.The study utilized Vertex, the Alaska Satellite Facility's (ASF) data search application for remotely sensed imagery, facilitating efficient identification and download of SAR data, along with direct access to thematic datasets.ASF Data Search is a userfriendly tool for locating SAR data and efficiently processing advanced SAR products, including InSAR and Auto-RIFT, through ASF's services.The research performed a time series analysis with Mintpy on the OpenSAR Lab server.The Mintpy toolbox is a Python 3 application designed for modest baseline InSAR time series analysis.The input consists of a series of differential interferograms that create a completely interconnected network.The results indicated that the ash dam facility has experienced a total vertical displacement of 200 cm and a lateral displacement of 310 cm.The coordinates of the impacted area are (7145360, 739280) and (7160480, 714480) in terms of latitude and longitude.In conclusion, satellite remote sensing provides a cost-effective and time-efficient means to monitor extensive infrastructure assets, a task that would otherwise need significant resources through traditional approaches.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,268 · 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'étudeObservationnel
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'admission1
Résumé présentnon

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