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Enregistrement W2627038277 · doi:10.17603/ds2mw2r

Ottawa F-65 Sand Data from Ana Maria Parra Bastidas

2016· article· en· W2627038277 sur OpenAlexaboutno aff
Ana Maria Parra Bastidas, Ross W. Boulanger, Trevor J. Carey, Jason T. DeJong

Notice bibliographique

RevueTexas Advanced Computing Center · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological formations and processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyCartographyGeologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The dataset contains detailed characterization data for Ottawa F-65 index properties and element test results. It provides a comprehensive experimental dataset used to describe the physical and mechanical behavior of this widely studied granular soil. This dataset is intended for use in research on soil liquefaction, constitutive modeling, cyclic soil response, and laboratory-based soil characterization. It supports calibration and validation of numerical models, comparative analysis of sand behavior under different loading histories, and benchmarking of constitutive models used in geotechnical earthquake engineering. The database includes scanning electron microscope (SEM) images, soil index properties as grain size distribution data, specific gravity measurements, maximum and minimum density values, and permeability characteristics. It contains element test data such as one-dimensional compression tests, monotonic direct simple shear (DSS), cyclic DSS tests, and cyclic pre-straining direct simple shear tests. As a reference, PhD Dissertation of Ana Maria Parra Bastidas is available in database. Together, these datasets provide a broad experimental basis for evaluating sand behavior under static and cyclic loading conditions. This dataset was originally published on May 17, 2016 on the NEEShub cyberinfrastructure (a predecessor of NHERI and DesignSafe) and later hosted in the DataCenterHub. Due to the discontinuation of both programs, the dataset was re-curated and is now publicly available through DesignSafe. Elements of a complete description may be missing or point to projects and events that preceded NHERI.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,848
Score d'incertitude au seuil0,305

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
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,004

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,220 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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