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Enregistrement W2917339039 · doi:10.1680/jgeot.18.p.017

Dynamic properties of a sand–nanoclay composite

2019· article· en· W2917339039 sur OpenAlexaboutno aff
Felipe Ochoa‐Cornejo, Antonio Bobet, Cliff T. Johnston, Marika Santagata, Joseph V. Sinfield

Notice bibliographique

RevueGéotechnique · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Mechanics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThixotropyMaterials scienceConsolidation (business)Composite materialComposite numberPore water pressureShearing (physics)Grain sizeOverburden pressureStiffnessGeotechnical engineeringShear (geology)ModulusShear modulusGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper describes the influence of 1–3% (by dry mass of sand) Laponite, a highly plastic synthetic nanoclay, on the dynamic properties of Ottawa sand, based on undrained resonant column tests. The effect of Laponite depends on the amount added, the confining stress and consolidation time. With 1% Laponite, there is an increase in the very small-strain shear stiffness at all confining stresses, which increases with extended consolidation time, reflecting the thixotropic nature of the nanoclay. Added Laponite also produces an increase in small-strain damping, an extension of the linear strain threshold; and it delays the generation of excess pore pressure, degradation of shear modulus and increase in damping with shear strain. These effects, which become more significant with increasing Laponite content, can be attributed to the impact of the clay on the fabric and grain-to-grain contacts. Evidence is provided that Laponite interferes with direct interaction between the sand grains, and the thickness of the clay layer present at the contacts appears to control the small-strain behaviour of the sand–Laponite mixtures. The formation of a gel-like pore fluid from the hydration of Laponite in the voids, and the degree to which it occupies the pore space, are responsible for the behaviour in the non-linear region.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,251
Score d'incertitude au seuil0,498

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,167
Écart entre enseignants0,163 · 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'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

Citations25
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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