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Enregistrement W2186202859 · doi:10.1139/cgj-2014-0068

Estimating slope of critical state line from cone penetration test — an update

2014· article· en· W2186202859 sur OpenAlexvenueno aff
David Reid

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Mechanics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGradationCone penetration testCompressibilityGeotechnical engineeringPenetration testSoil testPenetration (warfare)MathematicsSoil scienceGeologyStatisticsSoil waterMechanicsPhysicsSubgradeComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Estimation of density from cone penetration test (CPT) results is challenging, as cone resistance is a function of a number of soil properties, particularly compressibility. While many of the relevant soil properties can be determined from laboratory testing of recovered samples, this process is not feasible when investigating a deposit of soil with significant variations in gradation and (or) properties across depth and lateral extent. To provide a first-order estimate of density from CPT results alone, a number of correlations have been developed to ascertain other soil properties, particularly compressibility, from CPT data. In particular, friction ratio and soil behaviour type index have been suggested as providing indications of soil compressibility, referenced as the slope of the critical state line. Two of these correlations are critically assessed through the identification and analysis of data from 31 sites where both CPT and relevant laboratory testing were conducted. This process indicates that while the additional data analyzed in this study are generally consistent with previous correlations in terms of trend, significant scatter is evident. In addition, the difficulty in directly relating recovered samples to specific CPT data is outlined.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,127

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0140,009
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0050,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,004

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 GPT0,213
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 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'étudeObservationnel
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

Citations39
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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