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Enregistrement W2036036135 · doi:10.3141/1989-42

Comprehensive Field Studies to Address the Performance of Stabilized Expansive Clays

2007· article· en· W2036036135 sur OpenAlexaff
Anand J. Puppala, Gautham S. Pillappa, Laureano R. Hoyos, Deepti Vasudev, Deepti Devulapalli

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Record Journal of the Transportation Research Board · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGrouting, Rheology, and Soil Mechanics
Établissements canadiensStantec (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLimeEttringiteGeotechnical engineeringExpansive claySoil stabilizationCementCalcium oxideSubgradeSubsoilCalcium silicate hydrateFly ashSulfateEnvironmental scienceGeologyPortland cementSoil waterMaterials scienceComposite materialMetallurgySoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work was conducted as part of a research study for the City of Arlington, Texas, to explore and develop alternative stabilization methods for sulfate-rich soils located in southern parts of the city. As a result of a literature review of sulfate-rich expansive soil treatments and comprehensive laboratory studies, four stabilizers were recommended for field treatment studies: sulfate-resistant cement (Type V), low-calcium Class F fly ash with Type V cement, ground granulated blast furnace slag, and lime mixed with polypropylene fibers. The four stabilizers, along with control lime treatment, were used to modify subsoil near Harwood Road in South Arlington. Rigid pavements were then constructed on the stabilizers' sections, and these sections were instrumented with strain gauges and pressure cells. Pavement instrumentation was then monitored to address load transfer mechanisms and stabilized materials' compression behavior under traffic loads. Elevation surveys were also conducted to evaluate swell movements of the treated subsoils. X-ray diffraction analyses were conducted on treated subgrade specimens to address the formation of ettringite mineral. On the basis of these evaluations, the performance of the four stabilization methods was compared with that of the control lime section.

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)0,005
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,462
Score d'incertitude au seuil0,819

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,284 · 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'étudeObservationnel
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

Citations9
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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