MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2773052992 · doi:10.1139/cgj-2017-0332

Thermal effects on yielding and wetting-induced collapse of recompacted and intact loess

2017· article· en· W2773052992 sur OpenAlexvenueno aff
C.W.W. Ng, Qing Cheng, Chao Zhou

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésWettingSofteningLoessMaterials scienceGeotechnical engineeringComposite materialGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Yielding and wetting-induced collapse are two important interrelated aspects of unsaturated loess behaviour. Previous studies on loess were generally conducted under a single temperature condition. The principal objective of this study is to investigate thermal effects on yielding and wetting-induced collapse of recompacted and intact loess. Isotropic compression tests were carried out to determine yield stress at different suctions (0 and 100 kPa) and temperatures (5, 23, and 50 °C). Moreover, wetting tests were conducted at various temperatures and stresses. Results of the wetting tests were interpreted using the measured yield stress at various suctions and temperatures. It is found that yield stress decreases with decreasing suction (wetting-induced softening). The wetting-induced softening of recompacted loess is more significant at a higher temperature. The observed thermal effects on wetting-induced softening are likely because with decreasing suction, the stabilizing interparticle normal force decreases more at a higher temperature. In contrast, when the applied stress reaches the yield stress during wetting, yielding and plastic volumetric contraction can be observed. More importantly, wetting-induced contraction of recompacted loess at 50 °C is about three times of that at 5 °C. The larger contraction at 50 °C is mainly because the wetting-induced softening is larger at a higher temperature.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,797
Score d'incertitude au seuil0,435

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeObservationnel
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

Citations37
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Geotechnical JournalMême sujetSoil and Unsaturated FlowTravaux en français237 207