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Enregistrement W2064608688 · doi:10.1155/2010/416190

Ground-Penetrating Radar Evaluation of Moisture and Frost across Typical Saskatchewan Road Soils

2010· article· en· W2064608688 sur OpenAlexaffabout
Curtis Berthelot, Diana Podborochynski, Timo Saarenketo, Brent Marjerison, Colin Prang

Notice bibliographique

RevueAdvances in Civil Engineering · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeophysical Methods and Applications
Établissements canadiensSaskatoon City HospitalUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWater contentSoil waterEnvironmental scienceMoistureSoil scienceGround-penetrating radarSubstructureGeotechnical engineeringPermittivityDielectricRadarGeologyMaterials scienceEngineeringComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study was undertaken to evaluate the effect of soil type, moisture content, and the presence of frost on road substructure permittivity. Permittivity sensitivity of typical road soils was characterized in the laboratory to provide baseline dielectric constant values which were compared to field ground penetrating radar (GPR) survey results. Both laboratory devices, the complex dielectric network analyzer and the Adek Percometer, as well as the field GPR system were used in this study to measure the dielectric constant of soils. All three systems differentiated between coarse-grained and fine grained soils. In addition, at temperatures below freezing, all three systems identified an increase in water content in soils; however, when frozen, the sensitivity of dielectric constant across soil type and moisture content was significantly reduced. Based on the findings of this study, GPR technology has the ability to characterize in situ substructure soil type and moisture content of typical Saskatchewan road substructure soils. Given the influence of road soil type and moisture content on in-service road performance, this ability could provide road engineers with accurate estimates of in situ structural condition of road structures for preservation and rehabilitation planning and optimization purposes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,888
Score d'incertitude au seuil0,224

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,277 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations14
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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