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Enregistrement W2331642469 · doi:10.1139/cgj-2012-0365

Observations on microstructure of pumice particles using computed tomography

2013· article· en· W2331642469 sur OpenAlexvenueno aff
Naotaka KIKKAWA, Rolando P. Orense, Michael Pender

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Mechanics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Auckland
Mots-clésPumicePorosityMicrostructureMaterials scienceTomographyMineralogyParticle (ecology)Computed tomographyParticle densityComposite materialGeologyVolume (thermodynamics)OpticsVolcanoPhysicsRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pumice occurs widely in New Zealand and is important in infrastructure construction, but is not readily characterized in situ. It is a unique material, the particles of which crush easily under finger pressure, making it arguably the most delicate of the suite of crushable soils found in various locations around the world. In this study, we scanned pumice particles of different sizes using an X-ray computed tomography (CT) scanning machine to investigate particle microstructure. Using image analyses, we were able to determine the solid density of pumice more accurately than the standard method, which showed increasing density as particle size decreased. Results from the CT scanning showed a solid density of about 2.2 g/cm3, which is similar to the highest value obtained using the standard method. On the other hand, the apparent density from CT scanning was 0.89 g/cm3, which is lower than the density of water, therefore confirming that almost all pumice particles float on water. In addition, the volume of surface voids was observed to be much greater than that of internal voids. Moreover, the particle shape of pumice sand was analyzed and compared to other natural sands. Finally, analyses showed that pumice particles are very fragile not only because they are porous, but also because of their angular nature.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,173 · 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

Citations28
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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