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Enregistrement W2067083719 · doi:10.1680/geng.12.00133

Effectiveness of granular columns in containing settlement

2014· article· en· W2067083719 sur OpenAlexfundno aff
V. Sivakumar, Brendan C. O’Kelly, Catherine Moorhead, M. R. Madhav, Pauline MacKinnon

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Civil Engineers - Geotechnical Engineering · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Stabilization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQueen's UniversityQueen's University Belfast
Mots-clésGeotechnical engineeringSettlement (finance)Water tableGeologyGroundwaterBearing capacityColumn (typography)EngineeringStructural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Laboratory-based research studies and full-scale evaluations of the behaviour of ground improved with granular columns are ample regarding bearing capacity, but limited in respect to the settlement response. This paper presents a laboratory model study that considers the settlement performance of isolated pad footings bearing on reinforced sand deposits under the influence of a fluctuating groundwater table. This is a particularly onerous condition for loose sand deposits in coastal areas, which may undergo significant collapse settlement over time. Loose and dense experimental sand beds were constructed, and the performance of rigid footings under a maintained load and bearing on sand incorporating different column configurations was monitored under cycling of the water table over a period of 28 d, with one filling/empting cycle every 18 h. It was found that settlement, while greatly reduced compared with that for unreinforced footings, was ongoing, and typically occurred at a much greater rate for loose sand than for dense sand. Also, settlement rates were slightly higher for fully penetrating than partially penetrating columns, and also for footings reinforced by a column group rather than a single column. This was attributed to the migration of sand grains into the larger column voids.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,135
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,177 · 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.

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

Citations8
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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