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Enregistrement W2808037559 · doi:10.1061/9780784481455.011

Centrifuge Model Testing of Liquefaction Mitigation via Denitrification-Induced Desaturation

2018· article· en· W2808037559 sur OpenAlexaboutno aff
Caitlyn Hall, Gabby L. Hernandez, Kathleen M. Darby, Leon A. van Paassen, Edward Kavazanjian, Jason T. DeJong, Daniel W. Wilson

Notice bibliographique

RevueGeotechnical Earthquake Engineering and Soil Dynamics V · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Applications in Construction Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Civil, Mechanical and Manufacturing InnovationNational Science Foundation
Mots-clésCentrifugeLiquefactionDenitrificationDenitrifying bacteriaEnvironmental scienceSaturation (graph theory)Geotechnical engineeringChemistryNitrogenGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Centrifuge model tests were conducted to evaluate the potential for earthquake-induced soil liquefaction mitigation via microbially mediated denitrification (dissimilatory reduction of nitrogen). Desaturation by denitrifying bacteria is the first stage of a two-stage process to increase earthquake-induced liquefaction resistance referred to as microbially induced desaturation and precipitation (MIDP). In the test described herein, denitrification was induced in Ottawa F-65 sand on the 1-m radius centrifuge at the University of California, Davis NHERI/CGM centrifuge. The degree of saturation was monitored during testing by monitoring soil moisture content. After monitoring indicated that significant desaturation had been induced at 1 g by an enriched denitrifying microorganism culture, the model was accelerated to 80 g. Saturation measurements during spin-up provided insight on the influence of steady state pore pressure on biogenic gas desaturation. Cyclic loading during the ultimate centrifuge acceleration of 80 g demonstrated desaturation via MIDP has potential to mitigate earthquake-induced soil liquefaction.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,196 · 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'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

Citations9
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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