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Etude du comportement au cisaillement d'une discontinuité rocheuse : application aux calculs de stabilité d'un barrage-poids avec prise en compte de la cohésion apparente

2020· dissertation· W7148897955 on OpenAlexaboutno aff
Adrien Rullière

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Language
FieldEngineering
TopicDam Engineering and Safety
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsWestern europeEchelon formationConcretionTile drainage

Abstract

fetched live from OpenAlex

Un des modes de rupture redouté des barrages est le cisaillement autour des discontinuités rocheuses du massif de fondation ou de l’interface de fondation roc-béton. Afin d’évaluer la résistance au cisaillement de ces discontinuités, les guides professionnels préconisent la réalisation d’essais de cisaillement et l’utilisation du critère de rupture de Mohr-Coulomb. Une telle démarche permet alors d’obtenir une valeur de cohésion apparente que les guides professionnels suggèrent cependant de négliger dans les calculs de stabilité, privant alors l’ouvrage d’un paramètre de résistance. Issu d’une collaboration entre l’Université de Sherbrooke, INRAE et Hydro-Québec, ce projet à pour objectif d’améliorer l’état des connaissances sur le comportement au cisaillement des discontinuités rocheuses en : i) déterminant expérimentalement les facteurs d’influence et ii) développant un modèle mécanique de comportement au cisaillement des discontinuités rocheuses prenant en compte l’effet de la rugosité.110 essais de cisaillement direct ont été menés afin d’évaluer les effets sur le cisaillement des discontinuités rocheuses de : la rugosité, l’endommagement, l’emboîtement, la contrainte normale, l’effet des propriétés mécaniques du matériau ou du type de contact. Les résultats montrent que la rugosité et l’emboîtement semblent être les deux facteurs d’influence les plus importants. Par la suite des lois empiriques reliant le comportement mécanique au cisaillement d’une discontinuité rocheuse à sa rugosité ont été développées. Ce modèle a ensuite été extrapolé à l’échelle d’un ouvrage et de son massif de fondation à l’aide d’une modélisation numérique aux éléments discrets

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation 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: Empirical
Teacher disagreement score0.050
Threshold uncertainty score0.100

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0020.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.001

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.

Opus teacher head0.005
GPT teacher head0.237
Teacher spread0.233 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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
Published2020
Admission routes1
Has abstractyes

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