Accounting for nonuniform correlation structure: Bayesian evidence-based selection of 3D auto-correlation functions for loess properties
Notice bibliographique
Résumé
Loess deposits are often considered as regionally homogeneous, but their geotechnical properties exhibit pronounced site-specific spatial variability due to depositional heterogeneity. Accurately capturing this variability is essential for reliable geotechnical design and risk assessment in loess regions. This study proposes a Bayesian selection framework to address two important yet frequently overlooked aspects of three-dimensional (3D) random field modeling for loess deposits: (1) selecting the most appropriate auto-correlation function (ACF) among competing candidates, and (2) evaluating the common assumption that different geotechnical parameters can be modeled using identical ACF structures. Model evidence serves as a quantitative metric for comparing the plausibility of three widely used ACF types: single exponential function, squared exponential function, and second-order Markov models. The proposed framework is demonstrated using both numerical and field data from a 3D site investigation in Taiyuan, China. Results indicate that conventional assumptions of shared ACF structures across different soil properties may not hold for loess. Specifically, a transverse isotropic single exponential ACFs better represents the spatial variability of self-weight collapsibility coefficient and water content, whereas a transversely isotropic squared exponential model more accurately characterizes the natural void ratio and dry density. These findings offer practical, evidence-based guidance for selecting spatially consistent and property-specific random field models in loess, thereby improving reliability in geotechnical characterization and engineering design.
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 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 | 0,009 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».