MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2031496089 · doi:10.1520/jte20120338

Computer-Automated Triaxial Testing System for Assessing and Mitigating Sample Disturbance in a Natural Clay in the Laboratory

2013· article· en· W2031496089 sur OpenAlexaboutno aff
Tanay Karademir

Notice bibliographique

RevueJournal of Testing and Evaluation · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisturbance (geology)Geotechnical engineeringSample (material)Triaxial shear testEnvironmental scienceEngineeringGeologyMaterials scienceComposite materialChemistryChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A computer automation for a manual triaxial cell involved in designing new test instrumentation components and connections and in developing new controller software and supportive hardware for accurate functioning of the system during long test durations was undertaken to run high-quality, sophisticated triaxial tests for measuring the stress-strain properties of clays. For validation and further evaluation of the developed computer-automated triaxial testing system, a laboratory testing program was performed to investigate the effects of sample disturbance on laboratory-measured clay soil behavior and the mitigation of disturbance effects in the laboratory using two reconsolidation methods, the stress history and normalized soil properties (SHANSEP) method and the recompression method. Computer-automated triaxial tests were performed on specimens of Boston blue clay (BBC) from a test site (Newbury, MA) sampled using a Sherbrooke-type block sampler. The test results from the laboratory testing program are presented, including for (i) one-dimensionally consolidated undrained compression (CKoUC) tests on both normally consolidated (NC) and mechanically overconsolidated (OC) specimens using the SHANSEP method and (ii) anisotropically consolidated undrained compression (CAUC) tests using the recompression method. The CKoUC(NC) tests were performed to provide baseline SHANSEP data, and results were compared between CKoUC(OC) SHANSEP and CAUC recompression tests.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,589
Score d'incertitude au seuil0,268

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,247 · 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'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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Testing and EvaluationMême sujetSoil and Unsaturated FlowTravaux en français237 207