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Enregistrement W954365550 · doi:10.1016/j.coldregions.2015.06.011

Field measurements of snowpack response to explosive loading

2015· article· en· W954365550 sur OpenAlexaff
Stephan Simioni, Rolf Sidler, Jürg Dual, Jürg Schweizer

Notice bibliographique

RevueCold Regions Science and Technology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandslides and related hazards
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesBundesamt für EnergieBundesamt für UmweltSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésSnowpackSnowExplosive materialGeologyMechanicsDisplacement (psychology)Wave propagationAtmospheric pressureMaterials scienceMeteorologyOpticsPhysicsChemistryGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Avalanche control by explosives is among the key temporary preventive measures. Hitherto, little is known about wave propagation in a snowpack caused by an explosion. During the winter 2013–2014 we performed field experiments on a flat study site. We triggered slurry explosive charges at different heights above the snow surface. At three different distances from the point of explosion we measured surface air pressure and accelerations of the snowpack at various depths. Cameras were placed in the snow pits for recording weak layer failure and crack propagation. We report empirical relations for the decay of near-surface air pressure, accelerations, displacement velocities and displacement with distance from the explosion and depth within the snowpack. Waves within the snowpack arrived earlier at the sensors than the corresponding air pressure waves at the microphones. Air pressure decayed stronger than accelerations within the snowpack. Weak layer failure mainly happened in the top part of the snowpack. We observed two types of weak layer failure, one caused by the direct impact of the air pressure wave close to the point of observation, the other by failure induced by the air pressure wave closer to the point of explosion and subsequent crack propagation. Our measurements increase the understanding of acoustic wave propagation in snow and can be used for comparison with numerical simulations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,303

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,226 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations7
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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