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Enregistrement W2957296448 · doi:10.1139/cgj-2018-0524

Observed long-term differential settlement of metro structures built on soft deposits in the Yangtze River Delta region of China

2019· article· en· W2957296448 sur OpenAlexaffvenue
Honggui Di, Shunhua Zhou, Peijun Guo, Chao He, Xiaohui Zhang, Shihao Huang

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Analysis
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesUniversity of California, Santa Barbara
Mots-clésSettlement (finance)Geotechnical engineeringGeologyHuman settlementShieldYangtze riverTrack (disk drive)ArchEngineeringStructural engineeringChinaGeographyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, the measured differential settlements of five metro lines built on soft deposits were analyzed. The different structural combinations at various characteristic locations in the metro lines were examined, including at 67 joints of stations and tunnels, 55 connecting passage locations, 4 wind well locations, and at 3 joints of U-shaped grooves and adjacent structures. Moreover, the differential settlement between the track slabs and the bridge piers of a 16.57 km long elevated structure was analyzed. The results showed that the settlements of ∼85% of the stations were less than those of adjacent shield tunnels, and the settlements at the connecting passages of ∼73% of the tunnels were greater than those on either sides of the tunnel. The wind well exhibited lower settlement than its adjacent tunnels. The settlement of the U-shaped groove was greater than that of its adjacent elevated structure, but was less than those of the cut-and-cover and shield tunnels. Approximately 86% of the track slabs exhibited arch deformation, and the settlements of the bridge piers were greater than those of the track slabs. The stiffness transition between the different structures should be considered in the design of metro structures on soft deposits.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,191 · 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'étudeObservationnel
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

Citations35
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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