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Enregistrement W2152017487 · doi:10.1139/t09-021

Pavement subsurface drainage: importance of appropriate subbase materials

2009· article· en· W2152017487 sur OpenAlexafffundvenue
Marc Lebeau, Jean‐Marie Konrad

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les TechnologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésSubbaseDrainageGeotechnical engineeringGeologyCurrent (fluid)Hydraulic conductivityEnvironmental scienceSoil waterSoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Past and current research has clearly established the detrimental effects of inadequate subsurface drainage within a road environment. In response, pavement engineers have developed a number of theoretical models to establish the lateral drainage requirements of pavements. The intention of the present paper is to extend current drainage design by accounting for the presence of a pervious subbase layer. A parametric study of an extended form of the time to drain problem was performed while focusing on the effect of subbase material characteristics under saturated and unsaturated conditions. The numerical results established that the addition of a suitable subbase material can shift drainage time from days to minutes by combining the effects of gravity, seepage distance, and discharge area to enhance vertical water movement. Although increasing saturated hydraulic conductivity of the subbase material was generally shown to favour vertical drainage, it also created a capillary barrier effect that hindered downward flow. The results of this analysis emphasize the importance and relevance of subbase material selection for improving the drainage quality of dense-graded base materials, which display excellent bearing capacity and remain stable under repeated loading.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,191 · 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'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

Citations8
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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