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Enregistrement W1980020195 · doi:10.1061/(asce)1090-0241(2002)128:9(743)

Bearing Capacity of Rough Rigid Strip Footing on Cohesive Soil: Probabilistic Study

2002· article· en· W1980020195 sur OpenAlexaff
D. V. Griffiths, Gordon A. Fenton, N. Manoharan

Notice bibliographique

RevueJournal of Geotechnical and Geoenvironmental Engineering · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Analysis
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésCohesion (chemistry)Bearing capacityGeotechnical engineeringProbabilistic logicParametric statisticsRandom fieldSpatial variabilityMonte Carlo methodNonlinear systemFinite element methodStructural engineeringMathematicsGeologyEngineeringStatisticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A probabilistic study on the bearing capacity of a rough rigid strip footing on a weightless cohesive soil is carried out to assess the influence of randomly distributed undrained shear strength. Nonlinear finite element analysis is merged with random field theory in conjunction with a Monte Carlo method. In a parametric study, the mean shear strength is held constant while the coefficient of variation and spatial correlation length of cohesion are varied systematically. The influence of the spatial variation of cohesion on the mean bearing capacity is discussed. The results are also presented in a probabilistic context to determine the probability of failure. A comparison between rough and smooth footing conditions is also made.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,166
Écart entre enseignants0,156 · 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'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

Citations296
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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