Abschaetzung von Steinschlaggefahren an Eisenbahnlinien mittels GIS-Techniken
Notice bibliographique
Résumé
Die kanadischen Eisenbahnlinien sind einer grossen Anzahl unterschiedlicher geologischer Naturgefahren ausgesetzt. Die Kontrolle dieses raeumlich stark gestreuten Gefahrenpotenzials erfordert den Einsatz neuartiger Technologien. Ein geographisches Informationssystem (GIS) verfuegt zwar ueber saemtliche Moeglichkeiten, die fuer ein derartiges Risikomanagement erforderlich waeren, wird aber traditionell lediglich als passives System fuer die reine Datenverwaltung verwendet. Fuer die dreidimensionale Modellierung von Steinschlag wurde der RockFall Analyst entwickelt, eine Ergaenzung zu ArcGIS. Ein Gleisabschnitt, in dem in der Vergangenheit Steinschlagaktivitaeten aufgezeichnet wurden, wurde mit dem RockFall Analyst untersucht. Die Resultate der Simulation stimmen sehr gut mit den historischen Aufzeichnungen ueberein. Der RockFall Analyst ist in der Lage, das Gefahrenpotenzial aus Steinschlag aufgrund eines digitalen Hoehenmodells rasch abzuschaetzen. (A) ABSTRACT IN ENGLISH: Canadian railways are exposed to numerous types and magnitudes of natural ground hazards. Managing these spatial hazards requires enabling technology. Geographic Information Systems (GIS) have many of the features required for a hazard management system but are traditionally used as passive system to store data. RockFall Analyst, a three-dimensional extension to ArcGIS, was developed for rock fall process modelling. A section of railway track with historical rock fall records was evaluated using RockFalI Analyst. The results from the rock fall simulation were in agreement with the historical records. RockFall Analyst provides a rapid means of assessing rock fall hazards using digital elevation models. (A)
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,006 | 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 ».