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Enregistrement W2771139528 · doi:10.36487/acg_rep/1710_02_snell

A laboratory-based approach to assess rockbolt behaviour in shear

2017· article· en· W2771139528 sur OpenAlexafffundabout
G.J. Snell, Evan Kuley, Douglas Milne

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Underground Structures
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMosaic Company
Mots-clésRebarEpoxyMaterials scienceShear (geology)Composite materialStructural engineeringPotashShearing (physics)Strain gaugeTension (geology)Geotechnical engineeringGeologyMetallurgyEngineeringUltimate tensile strength

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Epoxy-bonded rebar is commonly used to support the roof of an underground potash mine. The rebar is often loaded in tension, but in certain circumstances, the potash can load the rebar in shear or by a combination of tension and shearing. Rebar failure due to tension has been studied previously and is well understood. A laboratory test procedure has been developed to help quantify rebar shear behaviour. The rebar is tested by bonding it in three segments of steel pipe and applying a lateral load to the centre segment. These tests isolate the rebar–epoxy interaction from the highly variable effect of the surrounding potash. The test method also allows for an easy and controlled comparison of different sizes of rebar, grades of rebar steel, and aperture between the pipe sections; all of which can significantly affect the behaviour of rebar in shear. The data gathered during each test includes the load and displacement. However, distributed optical strain sensing is also being used, which allows for strain measurements at 0.5 mm resolution along the length of the rebar. This technology allows for detailed insight into rebar behaviour. The International Minerals Innovation Institute (IMII), PotashCorp, The Mosaic Company, Agrium Inc., as well as Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC) are sponsoring this research project.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,492
Score d'incertitude au seuil0,524

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,223 · 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'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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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