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Enregistrement W4417406142 · doi:10.1080/30656680.2025.2602650

Centrifuge modeling of rainfall-induced instability in sandy slopes

2025· article· en· W4417406142 sur OpenAlexafffund
Samuel A. Espinosa F., Aly Ahmed, M. Hesham El Naggar

Notice bibliographique

RevueUrban Resilience and Earthquake Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandslides and related hazards
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSecretaría Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación
Mots-clésCentrifugeInstabilityStability (learning theory)Mathematical modelSlope stability

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the mechanisms of rainfall-induced slope instability through centrifuge model tests on silica sand slopes conducted at the Western Geotechnical Drum Centrifuge. A custom-designed rainfall simulation system was developed and calibrated to provide uniform infiltration under elevated gravity. High-resolution image analysis (GeoPIV) and real-time pore pressure monitoring were employed to capture the coupled hydraulic–mechanical behaviour of slopes under controlled conditions. Tests were performed on slopes with varying inclination, initial water content, and gravitational acceleration, under both dry and rainfall scenarios. Results showed that rainfall infiltration rapidly reduced matric suction in unsaturated zones and generated positive pore water pressures, leading to decreased effective stress and a significant loss of shear strength. Compared with dry slopes of identical geometry and density, rainfall-exposed slopes experienced faster and more extensive deformation, with failure occurring earlier and progressing more severely under higher inclination or greater initial water content. The observed relationships between infiltration dynamics, suction loss, pore pressure evolution, and deformation progression provide essential physical insights for physics-based modeling. By elucidating these trends under controlled conditions, the study enhances understanding of rainfall-induced slope failure mechanisms and supports the development of improved hazard assessment and mitigation strategies.

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: 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
Métarecherche0,0000,000
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 GPT0,196
Écart entre enseignants0,191 · 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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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