MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2121534667 · doi:10.1139/t07-091

Water retention curve and hydraulic conductivity function of highly compressible materials

2007· article· en· W2121534667 sur OpenAlexaffvenueabout
Sérge-Étienne Parent, Alexandre R. Cabral, Jorge G. Zornberg

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydraulic conductivityVoid ratioConsolidation (business)CompressibilityGeotechnical engineeringVoid (composites)SuctionWater retention curvePorosityMaterials scienceWater retentionGeologyEnvironmental scienceSoil scienceMechanicsSoil waterComposite materialEngineeringMechanical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A model capable of describing the suction-induced consolidation curve (void ratio function) and water retention curve (WRC) of highly compressible materials (HCM) is developed, validated, and finally applied to describe the WRC of deinking by-products (DBP). DBP are a highly compressible by-product of paper recycling used in geoenvironmental applications. Validation is conducted by modelling the WRC and the void ratio function for a well documented silty sand from Saskatchewan, Canada. The WRC and void ratio function were used to predict its hydraulic conductivity function (k-function). The water content, suction, and volumetric deformation data of DBP are obtained using an experimental technique that allows determination of the WRCs of HCMs that is suitable for prediction of the DBP k-function. The results show that volumetric water contents are underestimated if volume changes are not accounted for, leading to inaccuracies in the WRCs, thus inaccurately predicted k-functions. It is shown that the newly developed model is better suited for HCMs than currently available models, in particular for HCMs that continue to undergo significant volume changes when the applied suction exceeds the air-entry value.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,329

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,187 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations20
Publié2007
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Geotechnical JournalMême sujetSoil and Unsaturated FlowTravaux en français237 207