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Enregistrement W2898089745 · doi:10.4133/sageep.31-028

EFFECT OF INPUT-SOURCE FREQUENCY CONTENT ON RESULTS FROM SEISMIC TECHNIQUES FOR THE VS PROFILE DEFINITION IN SPATIALLY VARIABLE SOILS

2018· article· en· W2898089745 sur OpenAlexaff
Fredy A. Díaz-Durán, Giovanni Cascante, Mahesh D. Pandey

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Mechanics
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoil waterVariable (mathematics)Soil scienceEnvironmental scienceComputer scienceGeologyRemote sensingMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

All around the world, foundation and construction codes consider the shear wave velocity (VS) profile as a good indicator of soil stiffness. The definition of a VS profile is a very common practice for site classification and soil characterization in geotechnical engineering. In order to obtain the VS profile there are typically two approaches: direct exploration (e.g. Seismic Cone Penetration Test ‘SCPT') and indirect exploration (e.g. seismic refraction ‘SR' and multichannel analysis of surface waves ‘MASW' techniques). Both, direct and indirect techniques require the use of an energy source to generate the waves necessary to characterize the VS soil profile; for near surface (depth less than 30m) usually an impact force is used as input source. The shear wave velocity (Vs) is equal to the product of wave length (λ) and wave frequency (f). On one side, wave length represents the limitation in terms of vertical resolution for indirect techniques; the shorter the wave length, the better the vertical resolution (thinner layers can be detected). On the other side, frequency content for the input source is not very well studied and its effect on vertical resolution for the Vs profile is not very well understood. As the Vs depends only on the soils variability, there is no way to modify it in the tests; so, what is modifiable in during the test is the frequency content in the input source and as a collateral effect, the wave length.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,212
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'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
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Résumé présentoui

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