MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1911509031 · doi:10.1139/cgj-2013-0089

Soil-water characteristic curves of clays

2014· article· en· W1911509031 sur OpenAlexvenueno aff
Snehasis Tripathy, Mohd Yuhyi Mohd Tadza, Hywel Rhys Thomas

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSuctionBentoniteSaturation (graph theory)Geotechnical engineeringDegree of saturationMaterials scienceWater contentShrinkageSoil waterSoil scienceChemistryComposite materialGeologyThermodynamicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The drying suction – water content soil-water characteristic curves (SWCCs) of three clays (MX80 bentonite, yellow bentonite, and Speswhite kaolin) were experimentally determined using axis-translation, vapour equilibrium, and osmotic techniques. The shrinkage paths of the clays were established from Clod tests. The suction – water content SWCCs in conjunction with the Clod test results enabled establishing the suction – degree of saturation SWCCs and further determination of the air-entry values (AEVs) of the clays. Chemical analyses of the polyethylene glycol (PEG) solutions in the osmotic tests revealed an imbalance of the osmotic suctions between the expelled and the retained salts on either side of semi-permeable membranes. A decrease in the water content due to an applied suction for clays with significant osmotic efficiencies was explained by two mechanisms. In mechanism 1, the water content decrease prior to the air entry is controlled by the interparticle repulsive pressure, and in mechanism 2, a decrease in the degree of saturation following the air entry is primarily due to the matric suction. The agreements between the AEVs of the clays determined based on the osmotic suctions corresponding to various applied suctions and that determined from the suction – degree of saturation SWCCs were found to be very good.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,173 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations89
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Geotechnical JournalMême sujetSoil and Unsaturated FlowTravaux en français237 207