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Enregistrement W2733785726 · doi:10.1061/9780784480793.023

A Novel Blend of Karst Grouting and Micropile Placement Techniques for Stabilizing Difficult Foundation Conditions in Weak Vuggy Limestone

2017· article· en· W2733785726 sur OpenAlexaff
T. G. Carter, Donald A. Bruce, John R. Wolosick, J. P. Dittrich, B. J. A. Leew, R. Tilden Smith

Notice bibliographique

RevueGrouting 2017 · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGrouting, Rheology, and Soil Mechanics
Établissements canadiensGolder Associates (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFoundation (evidence)Settlement (finance)EngineeringCivil engineeringDrillingScheduleConstruction engineeringGeotechnical engineeringForensic engineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This case study describes the grouting aspects of the foundation improvements carried out to remediate the settlement distress of a partially constructed new building located on the west coast of the Caribbean island of Barbados. The foundation remediation ultimately included the construction of a 280-foot-long sub-surface ‘sea-wall’, the installation of 174 micro-piles (providing direct and indirect support to the building) and the grouting of voids and interconnected fissures/fractures in the weak, vuggy, uncemented coralline limestone strata underlying the building foundations. An investigation of the cause(s) of the settlement, a flexible remediation design, and close monitoring of the drilling and grouting operations during construction were essential to the success of the project. In addition, contractor procurement and operation, based on an ‘Alliance’ contractual concept resulted in an excellent consultant-contractor team relationship throughout. This was key to the completion of the work within the tight schedule required by the owner.

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 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 enseignants0,568
Score d'incertitude au seuil0,921

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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