Caractérisation et surveillance d’un glissement rocheux actif d’une mine à ciel ouvert en utilisant le LiDAR
Bibliographic record
Abstract
En Juillet 2012, une large rupture de pente s’est produite sur le mur Est de la mine LAB Chrysotile de Thetford Mines Québec, Canada. Cette rupture de pente a eu un impact irrémédiable sur la route régionale située au sommet de la pente, affectant l'économie des communes environnantes. L’objet de cet article est de comprendre ce glissement de terrain en utilisant à la fois le LiDAR à balayage laser terrestre (TLS) et aérien (ALS) . Depuis 2010, trois ALS et douze TLS ont été réalisés pour caractériser et surveiller le glissement. Le balayage laser a d'abord été utilisé pour étudier la géométrie du glissement : son volume, la topographie, la taille et l'orientation de l'escarpement, etc. Il a ensuite été utilisé pour étudier les déplacements 3D pour avoir une meilleure compréhension de la cinématique du glissement. Cet article montre clairement la capacité du balayage LiDAR à fournir des informations quantitatives pertinentes sur la masse rocheuse en mouvement.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
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".