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Enregistrement W1995455859 · doi:10.1139/t09-126

Mechanical response of highly gap-graded mixtures of waste rock and tailings. Part I: Monotonic shear response

2010· article· en· W1995455859 sur OpenAlexafffundvenue
Ali Khalili, Dharma Wijewickreme, G. Ward Wilson

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTailings Management and Properties
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTailingsGeotechnical engineeringConsolidation (business)GeologyRock mass classificationShear (geology)CompactionMining engineeringMaterials scienceMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The idea of mixing mine tailings and waste rock to form “paste rock” prior to disposal is now receiving significant attention from the point of view of sustainable mine waste management practices. This approach has been viewed as a favourable alternative to traditional methods of mine waste disposal because paste rock has the potential to overcome deficiencies (e.g., acid rock drainage and liquefaction-induced failures) associated with traditional methods. To advance the current limited knowledge, a laboratory research program was undertaken to study the mechanical response of paste rock. Testing was undertaken on paste rock specimens prepared so that the tailings would “just fill” the void spaces within the waste rock particle skeleton. The findings suggest that the material is unlikely to experience flow deformation under monotonic shear loading conditions, at least up to the tested initial effective confining stress conditions of 400 kPa. The monotonic shear response of paste rock was found to be similar to that of rock-only material; this finding is in agreement with previous observations from one-dimensional consolidation testing where it had been shown that the rock particle skeleton would carry almost 90% of the externally applied stress on a given paste rock mass.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,265
Score d'incertitude au seuil0,709

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations29
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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