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Enregistrement W2076271908 · doi:10.1139/t04-106

A generalized thermal conductivity model for soils and construction materials

2005· article· en· W2076271908 sur OpenAlexfundvenueno aff
Jean Côté, Jean‐Marie Konrad

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésThermal conductivitySaturation (graph theory)Soil waterDegree of saturationWater contentPorosityGeotechnical engineeringSoil scienceParticle-size distributionMaterials scienceMineralogyGeologyParticle sizeComposite materialMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper intends to develop a generalized thermal conductivity model for moist soils that is based on the concept of normalized thermal conductivity with respect to dry and saturated states. This model integrates well the effects of porosity, degree of saturation, mineral content, grain-size distribution, and particle shape on the thermal conductivity of unfrozen and frozen soils. The thermal conductivity for saturated soils is computed with the use of a well-known geometric model that includes the unfrozen water content in frozen fine-grained soils. Nearly 220 experimental results available from the literature were analysed to develop a generalized empirical relationship to assess the thermal conductivity of dry soils. A general relationship between the normalized thermal conductivity of soils and the degree of saturation using a soil-type dependent factor was used to correlate the normalized thermal conductivity for more than 650 test results for unfrozen and frozen moist soils, such as gravels, sands, silts, clays, peat, and crushed rocks.Key words: heat transfer, soils, degree of saturation, mineral content, unfrozen–frozen, thermal conductivity.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,196 · 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'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

Citations788
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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