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Enregistrement W2300246986

К вопросу об использовании полимерных материалов в строительстве подземных сооружений

2015· article· ru· W2300246986 sur OpenAlexaboutno aff
С Г Страданченко, С. А. Масленников, А Ю Прокопов, К В Маштакова, Я Ю Махонько, К С Яковлева

Notice bibliographique

RevueИнженерный вестник Дона · 2015
Typearticle
Langueru
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical and Geomechanical Engineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWaterproofingDurabilityPotashForensic engineeringGroundwaterMining engineeringEngineeringEnvironmental scienceGeologyGeotechnical engineeringCivil engineeringMetallurgyMaterials scienceComposite material
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of the research was to develop a combined lining that would ensure long-term operation of underground workings in the chemical attack and high pressure groundwater. The problem of protection of groundwater is of particular importance for the mountain enterprises engaged in production of potash. Over the past 100 years in the world (Germany, Canada, Russia, and others.) Were flooded, more than 80 potash mines, including in Russia mines BKRU-3 (1986) and BKRU-1 (2006) Verkhnekamskoye occurrence. The most commonly used lining of iron tubing does not provide the desired water resistance and durability. Disadvantages of steel lining supports identified based on the analysis of the experience of their application in Russia and abroad. The authors proposed a combination lining which consists of several layers of concrete or reinforced concrete and a waterproof layer of fiberglass. High strength, resistance to aggressive environments, the ability to provide complete waterproofing under relatively high cost of determining the benefits of the proposed lining. Calculations have shown that under certain conditions, the proposed construction of lining can effectively replace expensive cast-iron lining and steel lining.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,007

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,177 · 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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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