Analyse de la méthode P-RAT et caractérisation des argiles de la mer Champlain par la vitesse de propagation des ondes de cisaillement Vs
Bibliographic record
Abstract
La vitesse de propagation des ondes de cisaillement Vs, en plus d’être un paramètre essentiel à l’analyse parasismique des sites, peut aussi servir à la caractérisation des sols. Actuellement, plusieurs relations empiriques avec Vs existent dans la littérature, mais peu de ces relations s’appliquent aux argiles de la mer Champlain. Ce mémoire a donc pour but de caractériser en laboratoire des argiles de la mer Champlain par Vs avec la méthode P-RAT. En plus d’ajouter des mesures de Vs à la banque de données existantes, ce mémoire vise à améliorer les connaissances quant à la réalisation de ces mesures qui présentent, à ce jour, encore des défis complexes. À cause de son efficacité à mesurer Vs, la méthode P-RAT commence à être de plus en plus utilisée. Il a donc été entrepris, durant ce projet, d’automatiser la méthode d’interprétation des signaux et de caractériser avec des mesures en laboratoire les anneaux P-RAT. Cette entreprise avait comme double objectif d’améliorer l’objectivité de l’interprétation des signaux et la conception des anneaux piézoélectriques. L’analyse des résultats a d’abord démontré que l’algorithme d’automatisation permet d’automatiser la méthode d’interprétation seulement lorsque la fenêtre de fréquence servant à la convergence est connue. Aux vues des résultats, la fenêtre de fréquence semble varier en cours d’essai et ce, d’un échantillon à l’autre et d’un capteur à l’autre. En ce qui concerne la caractérisation des anneaux P-RAT, il a été démontré que les différents types d’assemblage P-RAT ont un impact sur le comportement piézoélectrique de l’anneau en réduisant leur fréquence de résonnance et en diminuant leur déplacement. L’analyseur d’impédance a aussi témoigné de son efficacité quant à la caractérisation des anneaux P-RAT. De plus, dix échantillons d’argile de la mer Champlain du Québec ont été caractérisés avec un essai de consolidation dans lequel des anneaux P-RAT ont été insérés. En somme, l’analyse montre que l’indice de plasticité et le pourcentage d’argile ont une influence sur Vs.
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 | 0.007 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.005 |
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".