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Enregistrement W2595773943 · doi:10.1680/jgere.16.00018

Research-oriented ground investigation projects at Changi, Singapore

2017· article· en· W2595773943 sur OpenAlexaff
Myint Win Bo, Arul Arulrajah, V. Choa, Suksun Horpibulsuk, Wisanukorn Samingthong

Notice bibliographique

RevueGeotechnical Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Mechanics
Établissements canadiensGolder Associates (Canada)
Organismes subventionnairesThailand Research FundSuranaree University of Technology
Mots-clésLand reclamationConsolidation (business)Civil engineeringCompressibilityGeotechnical engineeringSettlement (finance)Geotechnical investigationEngineeringEnvironmental scienceMining engineeringGeologyGeographyComputer scienceArchaeologyBusinessAccounting

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Changi East Reclamation projects in Singapore were implemented in five phases starting from 1991 and completed in 2005. Due to the excessive magnitude of settlement likely to occur over a long period of duration caused by the consolidation process, an extensively large area was required to be improved using ground improvement techniques to accelerate the consolidation process. The planning and implementation of site investigation works for land reclamation projects is discussed in this paper. An accurate and extensive geotechnical characterisation of underlying soft compressible marine clay was undertaken as part of this project. The geotechnical characterisation was undertaken using site investigation, specialised laboratory testing and specialised in situ testing. Correlations were obtained using empirical methods, which will be useful for future use such as correlations between classification parameters as well as specialised in situ test parameters and strength and compressibility parameters of Singapore marine clay at Changi, Singapore. This paper presents how the research-oriented ground investigation projects were implemented for this mega land reclamation project in the Republic of Singapore.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,175
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations8
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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