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Enregistrement W2028575617 · doi:10.1139/t07-024

Time-domain reflectometry measurements and soil-water characteristic curves of coarse granular materials used in road pavements

2007· article· en· W2028575617 sur OpenAlexvenueno aff
Jonas Ekblad, Ulf Isacsson

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil Moisture and Remote Sensing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReflectometryTensiometer (surface tension)Water retention curveWater contentGeotechnical engineeringSoil waterGranular materialMaterials scienceSoil scienceTime domainEnvironmental scienceGeologyField capacity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coarse granular materials are used extensively in road construction. Bearing capacity can be affected by the water content in the layers of these materials. The ability to estimate water content and to infer water movements is therefore important. The purpose of the work described herein was to determine soil-water characteristic curves and the relationship between relative apparent permittivity and volumetric water content for coarse (maximum particle size 90 mm) granular materials having various gradations. The relative apparent permittivity was measured with the aid of time-domain reflectometry (TDR), and the concurrent matric suction was measured with a tensiometer. Samples were prepared in a steel box and were heavily compacted, and TDR probes and a tensiometer cup were buried within the matrix. The variation in volumetric water content with apparent relative permittivity was found to deviate from the Topp et al. relationship. Soil-water characteristic curves were described using the Brooks–Corey and van Genuchten models. A pronounced hysteresis between wetting and drying paths was observed. For the low water retention coarse materials, measurements of water content might, in general, require correction because of the nonlinear distribution of water in the sample.Key words: pavement, time-domain reflectometry, soil-water characteristic curve, granular material.

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)0,002
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,843
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations46
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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