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Enregistrement W2964146051 · doi:10.1139/cgj-2019-0271

Field and laboratory behaviour of fine-grained soil stabilized with lime

2019· article· en· W2964146051 sur OpenAlexvenueno aff
Nilo César Consoli, Eduardo Bittar, Rubén Alejandro Quiñónez Samaniego, Hugo Carlos Scheuermann Filho, Nuno Cristelo

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do SulConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoMinisterio de Economía y CompetitividadCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésLimeGeotechnical engineeringShrinkageSoil waterDeflection (physics)Clay soilPorositySoil stabilizationCompressibilityService lifeEnvironmental scienceWater contentCuring (chemistry)Materials scienceGeologySoil scienceEngineeringComposite materialMetallurgyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fine-grained soils, due to their high plasticity, possess great shrinkage potential and high compressibility and are responsible for very substantial maintenance costs during the service life of the associated infrastructures. Stabilization of such soils with lime is one of the most effective procedures to mitigate these undesirable characteristics and, at the same time, to enhance their mechanical properties. Current research seeks, through field and laboratory tests, to quantify the influence of calcitic hydrated lime on the strength and deflection characteristics clayey soil from the Paraguayan region of Chaco. The influence of different dry unit weights, lime amounts, and curing periods on the strength and deflection of a Paraguayan clay stabilized with lime was assessed. The present work shows, for the first time ever, that the porosity/lime index is the proper parameter to be used in the field when dealing with the strength of clay–lime bases of pavements. Hence, the results presented herein are a contribution to understanding the conditions in which these soils can be stabilized to be used in infrastructural applications.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,172
Écart entre enseignants0,169 · 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

Citations22
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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