Notice bibliographique
Résumé
Preface. Acknowledgements. PART 1: THEORY. Chapter 1: Review of Probability Theory. 1.1 Introduction. 1.2 Basic Set Theory. 1.3 Probability. 1.4 Conditional Probability. 1.5 Random Variables and Probability Distributions. 1.6 Measures of Central Tendency, Variability, and Association. 1.7 Linear Combinations of Random Variables. 1.8 Functions of Random Variables. 1.9 Common Discrete Probability Distributions. 1.10 Common Continuous Probability Distributions. 1.11 Extreme-Value Distributions. Chapter2: Discrete random Processes. 2.1 Introduction. 2.2 Discrete-Time, Discrete-State Markov Chains. 2.3 Continuous-Time Markov Chains. 2.4 Queueing Models. Chapter 3: Random Fields. 3.1 Introduction. 3.2 Covariance Function. 3.3 Spectral Density Function. 3.4 Variance Function. 3.5 Correlation Length. 3.6 Some Common Models. 3.7 Random Fields in Higher Dimensions. Chapter 4: Best Estimates, Excursions, and Averages. 4.1 Best Linear Unbiased Estimation. 4.2 Threshold Excursions in One Dimension. 4.3 Threshold Excursions in Two Dimensions. 4.4 Averages. Chapter 5: Estimation. 5.1 Introduction. 5.2 Choosing a Distribution. 5.3 Estimation in Presence of Correlation. 5.4 Advanced Estimation Techniques. Chapter 6: Simulation. 6.1 Introduction. 6.2 Random-Number Generators. 6.3 Generating Nonuniform Random Variables. 6.4 Generating Random Fields. 6.5 Conditional Simulation of Random Fields. 6.6 Monte carlo Simulation. Chapter 7: Reliability-Based Design. 7.1 Acceptable Risk. 7.2 Assessing Risk. 7.3 Background to Design Methodologies. 7.4 Load and Resistance Factor Design. 7.5 Going Beyond Calibration. 7.6 Risk-Based Decision making. PART 2: PRACTICE. Chapter 8: Groundwater Modeling. 8.1 Introduction. 8.2 Finite-Element Model. 8.3 One-Dimensional Flow. 8.4 Simple Two-Dimensional Flow. 8.5 Two-Dimensional Flow Beneath Water-Retaining Structures. 8.6 Three-Dimensional Flow. 8.7 Three Dimensional Exit Gradient Analysis. Chapter 9: Flow Through Earth Dams. 9.1 Statistics of Flow Through Earth Dams. 9.2 Extreme Hydraulic Gradient Statistics. Chapter 10: Settlement of Shallow Foundations. 10.1 Introduction. 10.2 Two-Dimensional Probabilistic Foundation Settlement. 10.3 Three-Dimensional Probabilistic Foundation Settlement. 10.4 Strip Footing Risk Assessment. 10.5 Resistance Factors for Shallow-Foundation Settlement Design. Chapter 11: Bearing Capacity. 11.1 Strip Footings on c-o Soils. 11.2 Load and Resistance Factor Design of Shallow Foundations. 11.3 Summary. Chapter 12: Deep Foundations. 12.1 Introduction. 12.2 Random Finite-Element Method. 12.3 Monte Carlo Estimation of Pile Capacity. 12.4 Summary. Chapter 13: Slope Stability. 13.1 Introduction. 13.2 Probabilistic Slope Stability Analysis. 13.3 Slope Stability Reliability Model. Chapter 14: Earth Pressure. 14.1 Introduction. 14.2 Passive Earth Pressures. 14.3 Active Earth Pressures: Retaining Wall Reliability. Chapter 15: Mine Pillar Capacity. 15.1 Introduction. 15.2 Literature. 15.3 Parametric Studies. 15.4 Probabilistic Interpretation. 15.5 Summary. Chapter 16: Liquefaction. 16.1 Introduction. 16.2 Model Size: Soil Liquefaction. 16.3 Monte Carlo Analysis and Results. 16.4 Summary PART 3: APPENDIXES. APPENDIX A: PROBABILITY TABLES. A.1 Normal Distribution. A.2 Inverse Student t -Distribution. A.3 Inverse Chi-Square Distribution APPENDIX B: NUMERICAL INTEGRATION. B.1 Gaussian Quadrature. APPENDIX C. COMPUTING VARIANCES AND CONVARIANCES OF LOCAL AVERAGES. C.1 One-Dimensional Case. C.2 Two-Dimensional Case C.3 Three-Dimensional Case. Index.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,059 | 0,013 |
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 ».