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Enregistrement W2526880153 · doi:10.1139/cjce-2016-0299

Développement d’un modèle de prédiction de la déformation permanente considérant les propriétés physiques du sol d’infrastructure

2016· article· fr· W2526880153 sur OpenAlexaffvenue
Youdjari Djonkamla, Guy Doré, Jean-Pascal Bilodeau

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2016
Typearticle
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Analysis
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhysicsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La déformation permanente de la couche du sol d’infrastructure d’une chaussée accumulée lors de passage des charges cycliques est due principalement aux mécanismes de post-compactage et de plastification selon une étude de la National Cooperative Highway Research Program en 2004. L’objectif de la recherche décrit dans cet article est de développer une corrélation entre les paramètres a et b d’un modèle puissance et les propriétés physiques usuelles du sol d’infrastructure. Les paramètres a et b sont supposés représenter respectivement le post-compactage et la plastification. La mise en évidence du lien entre les paramètres a et b et les mécanismes de la déformation permanente a été l’hypothèse fondamentale qui a permis de développer lesdites corrélations. Les données recueillies sur neuf différents échantillons de sols caractérisés et ayant subi des essais triaxiaux cycliques de déformation permanente ont servi au développement des corrélations. Une distinction a été faite de la corrélation du paramètre a pour les sols argileux et sableux. En effet, les sols argileux ayant des perméabilités à l’air plus faibles se comportent différemment lors du post-compactage comparé aux sols sableux. En revanche, une seule corrélation a été développée pour le paramètre b, car le comportement observé semble similaire pour les sols argileux et sableux. Les deux corrélations obtenues ont des coefficients de détermination d’environ 0,6. Aussi, la comparaison entre la déformation permanente mesurée et celle prédite a été faite sur l’argile de St-Narcisse et le sable de Fossambault. Les résultats obtenus sont globalement satisfaisants, malgré un cas d’écart constaté. [Traduit par la Rédaction]

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,888
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,181 · 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.

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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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