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Enregistrement W2794340960 · doi:10.1139/cgj-2017-0537

Generic transformation models for some intact rock properties

2018· article· en· W2794340960 sur OpenAlexvenueno aff
Jianye Ching, Kuang-Hao Li, Kok‐Kwang Phoon, Meng‐Chia Weng

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRock Mechanics and Modeling
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransformation (genetics)Metamorphic rockIgneous rockGeologySedimentary rockGeotechnical engineeringDatabasePetrologyComputer scienceGeochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A global intact rock database of nine parameters, including uniaxial compressive strength and Young’s modulus, is compiled from 184 studies. This database, labeled as “ROCK/9/4069”, consists of 27.5% igneous rock, 59.4% sedimentary rock, and 13.1% metamorphic rock. The vast majority (>95%) of intact rocks in the database are in their natural moisture contents. About 14% of the data points are for weathered rocks and about 4% are foliated metamorphic rock. It is found that most existing transformation models are data-specific or site-specific in the sense that they fit well to their own calibration databases, but do not necessarily fit well to ROCK/9/4069. One can infer that transformation models for intact rocks are more data–site dependent than those for soils. It is evident that ROCK/9/4069 has coverage wider than most existing transformation models. The ROCK/9/4069 database is then adopted to calibrate the bias and variability of existing transformation models. Transformation models with relatively large application ranges and relatively small transformation uncertainties are selected as generic transformation models. These generic models can be valuable for scenarios where site-specific models are not available, e.g., construction projects with insufficient budget or the preliminary design stage of a 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,961
Score d'incertitude au seuil0,414

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,175 · 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

Citations37
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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