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Enregistrement W2809360405 · doi:10.1061/9780784481684.016

Upward Wetting Behavior of Unsaturated Xanthan Gum–Treated Sand

2018· article· en· W2809360405 sur OpenAlexaff
Thi Phuong An Tran, Ilhan Chang, Jooyoung Im, Gye-Chun Cho

Notice bibliographique

RevuePanAm Unsaturated Soils 2017 · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePolysaccharides Composition and Applications
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesMinistry of Science, ICT and Future PlanningNational Research Foundation of KoreaMinistry of Land, Infrastructure and Transport
Mots-clésWettingXanthan gumBiopolymerCapillary actionHydraulic conductivitySoil waterMaterials scienceAdsorptionSelf-healing hydrogelsGeotechnical engineeringComposite materialChemistrySoil sciencePolymerRheologyGeologyPolymer chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biopolymer-soil treatment shows high potential to be used in various geotechnical engineering practices. Previous studies show appropriate performance of biopolymer on soil strength improvement and hydraulic instability reduction. In this study, the capillary conductivity of biopolymer-treated soils is investigated via laboratory testing. A mini column (3.5 cm diameter and 10 cm height) approach was used. Xanthan gum-treated soils were compacted into the columns and dried before wetting. The columns were then partially wetted from the bottom to induce upward wetting via hydrophilic adsorption and capillarity. Depending on soil types, effects of xanthan gum hydrogel concentration on capillary conductivity of soils was different. Direct water flow via capillary rise is restricted, while diffusion through hydrogels seems to become the dominant path in sand. Meanwhile, xanthan gum concentration could decide an increase or decrease in capillary conductivity within clayey soil.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,234 · 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'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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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