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Enregistrement W2502099092 · doi:10.1680/jgrim.14.00016

Optimising deep mixed soil zones in land reclamation projects

2016· article· en· W2502099092 sur OpenAlexaff
Sylvia L. Bryson, Hany El Naggar, Arun J. Valsangkar

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Civil Engineers - Ground Improvement · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Stabilization
Établissements canadiensDalhousie UniversityUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLand reclamationEnvironmental scienceWork (physics)Water tableCivil engineeringHydrology (agriculture)Geotechnical engineeringGeologyGroundwaterEngineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of deep soil mixing technologies has become increasingly common in North America following its widespread development and adoption in Japan and Scandinavia. This research project considered how design of soft soils stabilised with deep soil mixing may be optimised to satisfy global slope stability requirements to assist the construction of large reclaimed land projects. The land reclamation case that was studied in the present paper deals with raising the elevation of a terrestrial area above a tidal or flood zone, where the water table is close or at the original grade. In this work, the effect of several key design parameters on the global factor of safety against slope failure for a land reclamation project was studied using limit equilibrium slope stability analyses. The parametric analyses considered design parameters, including the thickness of the soft soil layer, as well as the strength, width and location of a stabilised soil zone. The purpose of this work is to provide guidelines for the preliminary design of ground improvements for future land reclamation projects using deep soil mixing methods by identifying design parameters that have the most significant impact on the global factor of safety.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,199
Score d'incertitude au seuil0,489

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,181
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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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