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Enregistrement W2168230551 · doi:10.1144/gsl.sp.2005.243.01.05

Textural controls on the brittle deformation of dolomite: variations in peak strength

2005· article· en· W2168230551 sur OpenAlexaff
N. J. Austin, Lori A. Kennedy

Notice bibliographique

RevueGeological Society London Special Publications · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRock Mechanics and Modeling
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDolomiteBrittlenessDeformation (meteorology)Materials scienceComposite materialMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Textural controls on the peak strength of dolomite are investigated through 23 triaxial deformation experiments, performed at confining pressures of 25, 50, and 100 MPa on texturally diverse dolomites. The mechanical data from these experiments are fit to an empirical failure criterion to elucidate the most significant parameters in dictating the peak strength of dolomite. Neither grain size nor porosity is required to quantitatively predict the peak strength of dolomite. Instead, only the effective Young’s modulus, and the empirically predicted uniaxial compressive strength, along with experimentally controlled confining pressure, are required in order to explain the peak strength to and R 2 better than 0.89. A Hall-Petch relationship does not apply to this data set as a consequence of the variability in intragranular and grain boundary textures, which appear to overshadow the role of grain size. It is, therefore, essential that grain boundary textures and intragranular flaws be examined prior to making predictions regarding the relative peak strengths of chemically and mineralogically similar dolomites.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,771
Score d'incertitude au seuil0,488

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,204 · 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'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

Citations12
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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