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Enregistrement W2124368856 · doi:10.1139/t09-104

Evaluation of dielectric-based probes for expansive soils: application to Regina clay

2010· article· en· W2124368856 sur OpenAlexafffundvenue
Yafei Hu, Hung Q. Vu, David W. Hubble

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil Moisture and Remote Sensing
Établissements canadiensGolder Associates (Canada)
Organismes subventionnairesNational Research Council Canada
Mots-clésSoil waterDielectricExpansive clayCalibrationGeotechnical engineeringMaterials scienceCalibration curveExpansivePlasticitySoil scienceWater contentMineralogyClay soilComposite materialEnvironmental scienceGeologyChemistryMathematicsCompressive strengthChromatographyOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Much experience has been gained with the use of the dielectric methods in granular or fine-grained soil with low to medium plasticity. Empirical equations were proposed to describe the relationship between water content and measured bulk dielectric constant of the soils. However, the proposed empirical equations are generally not considered applicable for highly plastic, expansive soils due to factors such as bound water and high electric conductivity. This paper presents calibration equations for various commercially available dielectric-based probes. The calibration curves have been determined through laboratory calibration using compacted specimens. The differences between the calibration curves and those predicted by the empirical equations, as well as those provided by the manufacturer, are assessed and discussed. The effect of temperature on the response of the probes was also studied.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,803
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)0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,244 · 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'étudeAutre devis
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

Citations9
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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