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Enregistrement W2602676141 · doi:10.1061/9780784480441.018

Design and Construction of an Experimental Soil-Bentonite Cutoff Wall

2017· article· en· W2602676141 sur OpenAlexaff
Jeffrey Evans, Daniel Ruffing

Notice bibliographique

RevueGeotechnical Frontiers 2017 · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandfill Environmental Impact Studies
Établissements canadiensKensington Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeotechnical engineeringHydraulic conductivityBentoniteLeveeConsolidation (business)CutoffTrenchSlurryGeologyGeosyntheticsMaterials scienceSoil scienceSoil waterComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soil-bentonite slurry trench cutoff walls are widely used for seepage control, levee repair, and pollutant containment. Their widespread use in these critical applications requires a better understanding of their as-built condition and long-term behavior. The in situ hydraulic conductivity of soil-bentonite cutoff walls is stress dependent. Changes in hydraulic conductivity of the wall over time can result from changes in stress due to consolidation and load transfer though shear to the formation along the sidewalls of the trench. This paper describes a soil-bentonite cutoff wall designed, constructed, and instrumented for the principal purpose of research. The cutoff wall instrumentation is designed to monitor the in situ conditions in the backfill in three dimensions (transverse, longitudinal and vertical), vertical and lateral deformations, and pore water pressures. All data is being collected as a function of time and location within the wall.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,228
Score d'incertitude au seuil0,670

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 technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,238 · 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'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

Citations15
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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