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Enregistrement W2939660772 · doi:10.1139/cgj-2018-0592

Effect of microstructure on shear strength and dilatancy of unsaturated loess at high suctions

2019· article· en· W2939660772 sur OpenAlexvenueno aff
Charles Wang Wai Ng, Hamed Sadeghi, Fardin Jafarzadeh, Mohammad Sadeghi, Chao Zhou, Sina Baghbanrezvan

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSharif University of TechnologyNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésDilatantLoessMicrostructureGeotechnical engineeringVoid ratioMercury intrusion porosimetryShear strength (soil)GeologyShear (geology)SuctionDirect shear testMaterials sciencePorosityComposite materialSoil waterPorous mediumSoil scienceGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To investigate the influences of microstructure changes on dilatancy of unsaturated loess at high suctions, a direct shear box device using the vapour equilibrium technique was used. Through conducting two series of direct shear tests on both intact and recompacted loess specimens and also investigating microstructural changes using the mercury intrusion porosimetry (MIP) technique, a linear increase in dilatancy with suctions ranging from 8 to 230 MPa can be identified at different net stresses. The enhanced dilatancy observed is mainly attributed to desiccation-induced high suctions as the reduction in void ratio due to enhancement of suction was negligible. A macrovoid ratio, e M , may be quantified and proposed to explain the differences in the increased dilatancy of recompacted and intact loess with suction.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,411
Score d'incertitude au seuil0,478

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,177 · 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

Citations73
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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