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Enregistrement W2889030684 · doi:10.1139/cgj-2018-0153

Bender elements in stiff cemented clay: shear wave velocity (<i>V</i><sub>s</sub>) correction by applying wavelength considerations

2018· article· en· W2889030684 sur OpenAlexvenueno aff
Qasim Khan, Sathya Subramanian, Dawn Yun-Cheng Wong, Taeseo Ku

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Underground Structures
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Education, India
Mots-clésShear (geology)RepeatabilityGeotechnical engineeringWavelengthStiffnessSine waveShear wavesGeologyWave velocityMathematicsEngineeringStructural engineeringOpticsPhysicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For the quality control of cement mixing in clays, small-strain shear stiffness Gmax is now increasingly being used due to enhanced repeatability in shear wave velocity (Vs) measurements. These stiff cemented clays have higher resonant frequencies that require the use of higher input frequencies in bender element testing for reliable Vs measurements. However, the practical requirements for suitable signals (with minimal near-field effects and wave reflections) can often be difficult to implement. To facilitate such Vs measurements, the current study proposes a methodology that can correct Vs values corresponding to lower wave propagation distance to wavelength ratios (Ltt/λ) to more reliable values of Vs at reference Ltt/λ criterion suggested in previous studies (e.g., 2, 3.33, and 4). Two clay types are mixed with ordinary Portland cement and various mix ratios are utilized to cover a wider range of soil stiffnesses. Based on the collected database, it is found that the resulting fitting functions enable the reasonable estimation of the stabilized Vs values corresponding to the suggested Ltt/λ criterion regardless of the nature of the input sine signal.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations30
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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