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Enregistrement W1599418143 · doi:10.18926/fest/11431

Laboratory Verification of a Proposed New Method to Determine the In-Situ Effective Porosity of Unsaturated Soil

2006· article· en· W1599418143 sur OpenAlexaff
Makoto Nishigaki, Mitsuru Komatsu, John Apambilla Akudago, Yoshihide Shinshi, Kenji Kawakami, Koji Kumamaru

Notice bibliographique

RevueInstitutional Repositories DataBase (IRDB) · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensNuclear Waste Management Organization
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPorositySaturation (graph theory)WettingReflectometrySoil waterDegree of saturationWater contentSoil scienceGeotechnical engineeringMaterials scienceMineralogyGeologyComposite materialTime domainMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A laboratory validation of a proposed new method of determining the in-situ effective porosity of unsaturated soils was carried out on unsaturated river sand. The proposed method consists of boring a small diameter hole into the soil and inserting an Amplitude Domain Reflectometry (ADR) probe at the bottom part of the hole. Water is supplied into the hole till saturation and later de-saturated. The water content with time is determined from the ADR probe voltage potential readings. The effective porosity is determined from the difference between the saturated and de-saturated water contents. However, in the laboratory, the water is supplied through the top and bottom parts of the sample. From the experiments the obtained effective porosity ranged from 0.28 to 0.29 for wetting from the top with an average of 0.287 and 0.29 to 0.30 for wetting from the bottom with an average of 0.293. The determined effective porosity ranged from 71.7-73.3% of the real initial porosity of 0.40 of the river sand. The maximum attained degree of saturation during the experiment was 91%. The results indicated that the method will be suitable and useful in determining the effective porosity of medium grained unsaturated soils.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,589

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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