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Enregistrement W7054842685

An Assessment of Rockfall Triggers and Seasonal Weather Trends Through An Examination of Railway Slope Management Procedures

2021· dissertation· en· W7054842685 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueQSpace (Queen's University Library) · 2021
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Frequency and Time Standards
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRockfallGeohazardWork (physics)Hazard analysisRisk managementEmergency managementPrioritization
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rockfalls are one of the many geohazards that impact railways across Canada with the potential to cause operational delays, damage to infrastructure and the environment, and injury or loss of life. To minimize the risk associated with these scenarios, railways rely on slope management systems that standardize assessment procedures, slope inventories, and rockfall recording methods to help understand the spatial and temporal nature of rockfall occurrences and guide mitigation decisions. This study examines the slope management systems of Canadian Pacific Rail and the Iron Ore Company of Canada and aims to provide new insight into the triggering of rockfall events through an assessment of seasonal weather trends along track segments from each of the railways. The CPR Engineering and Management of Rock Slopes directive was designed to support the prioritization of maintenance work while the IOC Geohazard Management System was designed to conduct a life-loss assessment using a risk-based framework. This review highlighted that although intended for different goals, both systems benefitted from personnel training and participation and underlined the importance of developing standards and records to help learn about and effectively manage rockfalls. The relationship between monthly rockfall distribution, precipitation, and freeze-thaw trends - the two primary rockfall triggers - were assessed using the von Mises modelling methodology outlined in Macciotta et al., (2017) for the HeBa (CPR) and Gagnon Sud (IOC / QNS&L) segments. The HeBa analysis was conducted using a 26-year rockfall and weather record (209 events) and resulted in a 0.92 correlation to the rockfall records, while the Gagnon Sud analysis used an 8-year rockfall record (76 events) and 5-year weather record and resulted in a 0.86 correlation. Modelling from both analyses pointed to precipitation as the primary cause for rockfall events in the summer and fall, while spring events were mostly triggered by freeze-thaw action. Comparisons to previous work in western Canada showed that the more moderate climates tended to experience peak rockfall activity in the fall or winter, depending on the degree of cooling, while HeBa and Gagnon Sud in eastern Canada experienced peak rockfall activity in the spring after a deep winter thaw.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,340
Score d'incertitude au seuil0,675

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 GPT0,246
Écart entre enseignants0,241 · 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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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