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Enregistrement W1741027205 · doi:10.1139/cgj-2014-0156

Determination of the tensile strength of unsaturated tailings using bending tests

2015· article· en· W1741027205 sur OpenAlexafffundvenue
Bibiana Narvaez, Michel Aubertin, Faustin Saleh-Mbemba

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTailingsCohesion (chemistry)Ultimate tensile strengthGeotechnical engineeringBrittlenessSaturation (graph theory)Materials scienceBendingWater retentionDegree of saturationSuctionFriction angleTension (geology)Soil waterComposite materialGeologyMathematicsMetallurgySoil scienceChemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bending tests were conducted on specimens of unsaturated tailings from three hard rock mines to evaluate their tensile strength. Saturated samples were prepared at an initial water content, w 0 , of 40% and then naturally dried under ambient conditions to pre-selected degrees of saturation, S r , which can be related to the corresponding suction using the water retention curve. The basic interpretation of the bending tests results is based on an elastic–brittle behavior. The results show how the tensile strength, σ t , of unsaturated tailings varies with water content, w (and S r ). The experimental data are also used to evaluate Young’s modulus in tension, E t , and to estimate the apparent cohesion, c app , as a function of S r . Predictive equations are also applied to estimate the values of σ t of unsaturated tailings using the water retention curve.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,269
Score d'incertitude au seuil0,358

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,206 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations33
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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