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Enregistrement W1988335815 · doi:10.1061/41147(392)22

International Practices and Guidance: Natural-Fiber Rolled Erosion Control Products

2010· article· en· W1988335815 sur OpenAlexaboutno aff
Shobha K Bhatia, G. Venkatappa Rao, J. L. Smith

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMaterials Engineering and Processing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNatural (archaeology)BusinessErosionControl (management)Environmental planningEnvironmental scienceGeographyComputer scienceGeologyArchaeologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, there has been a great deal of interest in the development and use of natural-fiber rolled erosion control products (RECPs) to sustainably manage soil erosion. Natural fibers offer many advantages over synthetic fibers in that they are biodegradable, can absorb water, and can easily conform to underlying soil surfaces. In the US, coir, jute, straw, and wood excelsior fibers are commonly used to manufacture RECPs; however, efforts are being made around the world (e.g. United Kingdom, Canada, and the US) to explore potential uses of other natural fibers, such as hemp, flax, sugarcane, peanut shells, palm leaves, and cotton. Many researchers have characterized the properties of natural-fiber RECPs and documented their successful use in erosion control applications. For example, work has been done in India to evaluate the physical and engineering characteristics of coir and jute fibers for use in erosion control. Research efforts in the US and Europe have focused on the development of standardized test methods for characterizing RECPs and the performance of large-and small-scale tests. Many case histories have been published that document the successful use of natural-fiber RECPs. This paper presents an overview of natural-fiber RECP practices that are being used around the world and emergent fibers that are being evaluated for use as RECPs. International practices and guidance for the selection of natural-fiber RECPs for erosion control are given.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,022

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,221 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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