MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1974721440 · doi:10.1520/gtj100552

Characterization of Glyben for Seismic Applications

2007· article· en· W1974721440 sur OpenAlexaff
M. H. T. Rayhani, M. Hesham El Naggar

Notice bibliographique

RevueGeotechnical Testing Journal · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Imaging and Inversion Techniques
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyGeotechnical engineeringCharacterization (materials science)SeismologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Glyben is artificial clay that is prepared by mixing sodium bentonite powder and glycerin. It is used for laboratory tests and scale modeling for geotechnical applications. The mechanical properties of glyben depend on the bentonite and glycerin mix proportions. The shear strength, dynamic shear modulus, damping ratio, and Poisson’s ratio were evaluated for glyben samples prepared with different glycerin/bentonite ratios. Vane shear tests, T-bar tests, hammer tests, and resonant column tests were conducted on glyben specimens and the shear strength and dynamic properties were evaluated considering a wide range of strain values and confining pressure. The measured glyben properties were compared with properties of natural cohesive soils to verify the range of applicability of glyben as a test bed material. It was found that glyben has the same range of strength and dynamic properties as soft to medium stiff clay. The trend of variation of the shear modulus and damping ratios of glyben is similar to that of natural clays. It is noted, however, that the damping ratio of glyben is higher than that of natural clays for shear strains below 0.01%. It was concluded that glyben can reasonably model the nonlinear behavior of natural soil under strong dynamic excitation.

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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations12
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGeotechnical Testing JournalMême sujetSeismic Imaging and Inversion TechniquesTravaux en français237 207