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Enregistrement W1978205123 · doi:10.1139/t02-084

Assessment of the hydraulic characteristics of unsaturated base-course materials: a practical method for pavement engineers

2003· article· en· W1978205123 sur OpenAlexfundvenueno aff
Jean Côté, J.‐M. Konrad

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésHydraulic conductivityGeotechnical engineeringBase coursePorosityDispersion (optics)DrainageBase (topology)Soil waterGeologyMaterials scienceSoil scienceComposite materialMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents the results of a comprehensive laboratory investigation program on the influence of the properties of fines particles on the hydraulic characteristics of granular base-courses. The soil-water characteristic curve and the hydraulic conductivity were determined for three types of well-graded crushed aggregates (granite, limestone, and schist) with different amounts of fines (3.5–12.5%). A porosity model that considers the uniform dispersion of fines is proposed for well-graded material. Empirical relationships have been developed between the hydraulic parameters (i.e., the saturated hydraulic conductivity, the air entry value, the pore-size distribution index, the fines fraction porosity) and their specific surface area. A methodology is proposed for the assessment of the saturated and unsaturated hydraulic characteristics of base-course materials.Key words: pavement, drainage, base-course, fines, soil-water characteristic curve, hydraulic conductivity.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,521
Score d'incertitude au seuil0,541

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations45
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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