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Enregistrement W2028704904 · doi:10.1061/(asce)0733-9364(2001)127:6(476)

Applications of Horizontal Characterization Techniques in Trenchless Construction

2001· article· en· W2028704904 sur OpenAlexaff
Erez N. Allouche, Samuel T. Ariaratnam, Simaan AbouRizk

Notice bibliographique

RevueJournal of Construction Engineering and Management · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Underground Structures
Établissements canadiensUniversity of AlbertaWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrenchless technologyCharacterization (materials science)Software deploymentConstruction engineeringComputer scienceField (mathematics)Horizontal and verticalSystems engineeringWork (physics)Representation (politics)EngineeringCivil engineeringPipeline transportGeologySoftware engineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Horizontal site characterization technologies present a rapidly evolving alternative to traditional vertical site investigation methods for subsurface investigations of large diameter trenchless construction projects. A state-of-the-art review of horizontal site characterization tools, both currently available and under development, is presented. Additionally, a rational methodology for the selection and deployment of horizontal site investigation techniques in trenchless construction projects is also presented. The methodology enables the user to define and quantify the risks involved in a particular project, as well as to evaluate the degree to which these risks can be mitigated using various site characterization techniques. The proposed model is demonstrated using a working example. The paper concludes with a discussion of future trends in this exciting new field. The main conclusions drawn from this work are (1) adequate subsurface information is invaluable for underground construction; (2) site investigation programs of linear construction projects can be enhanced by horizontal characterization techniques; and (3) the availability of continuous and near-continuous subsurface information enables the utilization of new approaches for the analysis and representation of subsurface data.

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)0,000
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,839
Score d'incertitude au seuil0,453

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,176 · 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'étudeAutre devis
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

Citations10
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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