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Record W4411829676 · doi:10.1201/9781003642428-114

Practical Considerations to Assess the Stability of Aging Concrete Dams in a Seismic Zone in Eastern Canada ()

2025· book-chapter· en· W4411829676 on OpenAlexaboutno aff
B.J. Hsieh, Sylvain Renaud, Idris Fodil, Siamak Ohadi, Eugenia Georgiades, K. Maharjan, Guy Hénault

Bibliographic record

Venuenot available
Typebook-chapter
Languageen
FieldEngineering
TopicDam Engineering and Safety
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsGeologySeismologyStability (learning theory)Geotechnical engineeringForensic engineeringEngineeringComputer science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les propriétaires de barrages doivent régulièrement évaluer la sécurité de leurs ouvrages de retenue en béton bien souvent vieillissants. Les résultats des analyses de stabilité peuvent ne pas satisfaire les critères de sécurité pour les combinaisons de charge sismique. Par conséquent, les ingénieurs doivent de plus en plus raffiner leur approche de modélisation afin de fournir une prédiction plus réaliste. En 2022, une nouvelle évaluation probabiliste du risque sismique menée pour les barrages d‘Isle-Maligne, propriété de Rio Tinto (construits en 1926 et situés au Québec), a mené à l'obtention d'accélérations spectrales beaucoup plus importantes que pour les précédentes études de stabilité. Ce travail présente les différentes solutions adoptées afin d'optimiser la vérification de la sécurité sismique des barrages d’Isle-Maligne. Ainsi, une approche progressive, en trois niveaux, combinant la méthode gravitaire et des analyses dynamiques temporelles de corps rigide, est développée et appliquée aux 54 sections de l'aménagement d‘Isle-Maligne. Un critère original de résistance au cisaillement bilinéaire est aussi développé pour les joints de barrage non-liés en incluant une cohésion apparente. Une analyse approfondie des forages sur site est aussi menée pour mieux estimer le niveau du roc sous les ouvrages et écarter des pendages d'interfaces barrage-fondation défavorables. Au travers de la présentation de différents résultats, ce travail illustre les défis rencontrés par les ingénieurs, et souligne plusieurs considérations pratiques adoptées afin d'optimiser les analyses sismiques pour de futurs projets.2370

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.967
Threshold uncertainty score0.920

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.036
GPT teacher head0.262
Teacher spread0.226 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2025
Admission routes1
Has abstractyes

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