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Enregistrement W2322443388 · doi:10.1139/cgj-2012-0292

Effect of coarse content on shear behavior of unsaturated coarse granular soils

2013· article· en· W2322443388 sur OpenAlexvenueno aff
Hongfen Zhao, Limin Zhang

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDepartment of Transportation of Sichuan ProvinceU.S. Department of Transportation
Mots-clésDilatantGeotechnical engineeringSoil waterVoid ratioWater contentMaterials scienceShearing (physics)DrainageDegree of saturationSaturation (graph theory)Pore water pressureGeologySoil scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effects of coarse content on the microstructure, soil-water characteristics, shearing behavior, and critical state characteristics of three types of unsaturated coarse granular soil with different coarse contents are investigated in an integrated manner through an extensive laboratory test program. The tests were performed on samples with the same void ratio of 0.62. As the coarse content increases, the pore-size distribution of the soil changes from unimodal to bimodal. Accordingly, the soil-water characteristic curve (SWCC) changes from unimodal to bimodal. The whole drainage process of the bimodal SWCC is divided into four stages based on the role of the pore water. The contribution of suction to the peak state parameters and critical state parameters, except for the intercept of the critical state line in the stress plane (μ(s)) of a bimodal soil, reaches its maximum in the first drainage region. The pore water in the two pore series of a bimodal soil contributes to the shear strength differently during the desaturation process. Hence, the variations of the maximum dilatancy and the shear strength parameters with degree of saturation are highly nonlinear and μ(s) shows bimodal features. The contributions of suction to the shear strength parameters decrease with increasing coarse content.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

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
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations39
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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