Fiabilité des fondations rocheuses de barrages et variabilité spatiale de la résistance au cisaillement des discontinuités
Bibliographic record
Abstract
/ Une analyse de fiabilité des structures consiste à tenir compte des incertitudes en modélisant les chargements et les propriétés des matériaux d'un ouvrage par des variables aléatoires, lesquelles sont intégrées dans les calculs de stabilité afin d'évaluer l'incertitude associée aux résultats de ces calculs. La résistance au cisaillement des discontinuités rocheuses joue un rôle essentiel dans la stabilité des massifs rocheux, notamment dans le cas d'une analyse de stabilité au glissement des fondations rocheuses de barrages-poids. Cette communication propose une méthodologie d'analyse de la variabilité spatiale de la résistance au cisaillement le long des discontinuités des fondations rocheuses, permettant de prendre en compte les effets de réduction de variance. Cette démarche vise à évaluer la réduction de variance des paramètres mobilisés à grande échelle à l'aide de l'identification d'une tendance déterministe variant en profondeur et d'une corrélation spatiale déduite d'une analyse géostatistique. La méthodologie est illustrée sur le cas réel d'une fondation d'un barrage-poids en béton. Une analyse de fiabilité a été conduite pour ce cas d'étude afin d'illustrer l'intérêt de la prise en compte de la réduction de variance dans l'évaluation de la probabilité de défaillance.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".