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Interfaces fragiles des ouvrages hydrauliques : morphologie et comportement mécanique

2010· dissertation· W7143490869 on OpenAlexaboutno aff
B. Rousseau

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Language
FieldEngineering
TopicDam Engineering and Safety
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsStatistical analysisEarth crustRail transportationMain river

Abstract

fetched live from OpenAlex

Au Québec, les barrages poids en béton de plus de cinquante ans sont particulièrement étudiés depuis le séisme du Saguenay (1988, 6,2 sur l’échelle de Richter) car ils n’avaient pas été dimensionnés pour de tels aléas. Dans les codes de calculs de fiabilité d’Hydro-Québec, différents paramètres relatifs à la morphologie de l’ouvrage ainsi que des paramètres physiques et mécaniques sont nécessaires. Parmi ces derniers, la résistance au cisaillement des interfaces (béton-béton, béton-roche et roche-roche) du barrage est particulièrement importante car elle conditionne en grande partie le coefficient de sécurité. De plus, il est communément admis que la rugosité des épontes des discontinuités rocheuses conditionne le comportement mécanique en cisaillement. Cette étude se décompose en deux volets : une étude d’échantillons prélevés sur deux barrages et la réalisation d’un contact roche-béton artificiel. Tout d’abord, à partir d’essais de cisaillement sous contrainte normale constante, réalisés sur des contacts provenant de deux barrages d’hydro-Québec, l’étude en composantes principales des paramètres mécaniques et de rugosité a été menée afin de déterminer les paramètres prépondérants (Z2, Z4, Étendue). De plus, une classification de terrain des discontinuités est proposée. Cette dernière repose sur différents paramètres tels que l’angularité de la surface, le remplissage ou encore l’oxydation des épontes. Le contact roche-béton artificiel, réalisé au cours de ce travail, a été étudié dans sa globalité par différents moyens statistique et géostatistique, afin de décrire le plus précisément possible sa rugosité de surface. Une fois cette dernière connue, un plan de carottage au carottier de 150 mm de diamètre a été décidé. Les zones prélevées sont celles présentant des particularités de rugosité, comme par exemple, une angularité forte. Une fois le carottage effectué, les échantillons ont été soumis à un essai de cisaillement sous contrainte normale constante. Il en résulte une étude des paramètres mécaniques et de rugosité ainsi qu’une prise en compte de l’effet d’échelle.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.329
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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 head0.016
GPT teacher head0.282
Teacher spread0.266 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designBench or experimental
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
Published2010
Admission routes1
Has abstractyes

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