MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1742448746 · doi:10.1139/cgj-2014-0019

Residual shear strength of fine-grained soils and soil–solid interfaces at low effective normal stresses

2014· article· en· W1742448746 sur OpenAlexaffvenue
Hisham T. Eid, Ruslan S. Amarasinghe, Khaled H. Rabie, Dharma Wijewickreme

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Mechanics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesQatar National Research Fund
Mots-clésGeotechnical engineeringSoil waterShear (geology)Direct shear testShear stressMaterials scienceGeologyComposite materialSoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A laboratory research program was undertaken to study the large-strain shear strength characteristics of fine-grained soils under low effective normal stresses (∼3–7 kPa). Soils that cover a wide range of plasticity and composition were utilized in the program. The interface shear strength of these soils against a number of solid surfaces having different roughness was also investigated at similar low effective normal stress levels. The findings contribute to advancing the knowledge of the parameters needed for the design of pipelines placed on sea beds and the stability analysis of shallow soil slopes. A Bromhead-type torsional ring-shear apparatus was modified to suit measuring soil–soil and soil–solid interface residual shear strengths at the low effective normal stresses. In consideration of increasing the accuracy of assessment and depicting the full-scale field behavior, the interface residual shear strengths were also measured using a macroscale interface direct shear device with a plan interface shear area of ∼3.0 m 2 . Correlations are developed to estimate the soil–soil and soil–solid interface residual shear strengths at low effective normal stresses. The correlations are compared with soil–soil and soil–solid interface drained residual shear strengths and correlations presented in the literature.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil1,000

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,183 · 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.

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

Citations69
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Geotechnical JournalMême sujetGeotechnical Engineering and Soil MechanicsTravaux en français237 207