Databank of Concentric Punching Shear Tests of Two-Way Concrete Slabs without Shear Reinforcement at Interior Supports
Notice bibliographique
Résumé
Hundreds of laboratory experiments have been conducted to date to investigate the punching shear behavior of two-way reinforced concrete (RC) slabs at interior supports. These experiments provide a mandatory frame of reference for the development, calibration and evaluation of punching shear design provisions. Unfortunately, because of the lack of dissemination and unavailability of some of the references together with some level of arbitrariness by researchers and code developers in selecting reference data, code provisions have been developed based on a rather limited subset of the available test results. To overcome these limitations, a task group was formed within ACI Committee 445 to gather, compile and post-process the results from laboratory tests studying the concentric punching shear behavior of two-way RC slabs without shear reinforcement at interior supports. The development of the databank involved two stages: first, the creation of a "collected" databank, where the characteristics of test specimens and test results were compiled as faithfully as possible to what was reported by researchers. Secondly, the development of a "selected" databank based on a series of Data Acceptance Criteria (DAC), with the goal of endorsing a test result into an evaluation-level databank. This paper describes the creation process and main features of the collected databank and discusses several important aspects in databank development including the selected platform being used to disseminate the information to users.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,015 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».