Correction: calibration of the PM4Sand model for hard-rock mine tailings based on laboratory and field testing results
Bibliographic record
Abstract
Une campagne d“essais en laboratoire et sur le terrain a été réalisée pour caractériser le comportement des résidus miniers de roche dure. Des essais cycliques triaxiaux, de cisaillement direct simple et de cisaillement simple triaxial ont montré que les résidus contractants sont susceptibles de se liquéfier et que leur comportement est similaire à un sable lâche malgré leur pourcentage de fines plus élevé. Afin de modéliser le comportement des parcs à résidus dans des simulations dynamiques, la loi de comportement PM4Sand est calibré à partir de l”ensemble de données présenté ici. Certains des paramètres du modèle sont définis sur la base d“essais de consolidation et de compression, tandis que la ligne d”état critique est définie sur la base des résultats d“essais de cisaillement direct et triaxial monotones. La ligne d”état critique est plus basse pour les résidus que pour la plupart des sables naturels, ce qui est cohérent avec les études précédentes. Le modèle calibré peut reproduire de manière raisonnable le comportement monotone, et fournit un excellent ajustement des courbes de résistance cyclique mesurées en laboratoire à différentes pressions de confinement et indices de densité. Les résultats présentés dans l'article indiquent que la loi de comportement PM4Sand peut être utilisée pour simuler le comportement cyclique des résidus de mines en roches dures de faible plasticité. La procédure proposée fournie aussi des lignes directives générales pour calibrer le modèle pour d'autres types de résidus miniers. 1 Ceci est une traduction fournie par l'auteur du résumé en anglais.
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 | 0.004 | 0.033 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.003 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.060 | 0.031 |
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".