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Enregistrement W2065821094 · doi:10.1520/gtj11254j

Performance Evaluation of Automated Machines for Measuring Gradation of Aggregates

2003· article· en· W2065821094 sur OpenAlexaff
Craig Browne, A F Rauch, CT Haas, Hoon Kim

Notice bibliographique

RevueGeotechnical Testing Journal · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInfrastructure Maintenance and Monitoring
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGradationSieve analysisSieve (category theory)Aggregate (composite)Computer scienceStatisticStatisticsMathematicsGeotechnical engineeringEngineeringMaterials scienceArtificial intelligenceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Several automated devices are commercially available for measuring the gradation of stone aggregates. These computerized machines, which provide a rapid alternative to manual sieving, capture and process two-dimensional digital images of aggregate particles to determine grain size distribution. Five of these automated gradation devices were evaluated for accuracy using fifteen aggregate test samples. To quantify how well the machine results compare with data from standard sieve analyses, the CANWE (Cumulative And Normalized Weighted Error) statistic was developed and used. While the machine data did not match the sieve data exactly, the evaluated devices were found to provide good measures of particle gradation for most samples. These tests also indicate that some machines will give more repeatable results in multiple tests of a given material, while others yield better results when testing different materials. The methodology used in this study is suitable for objectively evaluating the accuracy of other rapid gradation machines for various applications.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil0,321

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations5
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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