MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2977989489 · doi:10.28927/sr.391081

Statistical Assessment of Hydraulic Properties of Unsaturated Soils

2016· article· en· W2977989489 sur OpenAlexafffund
Gilson de Farias Neves Gitirana, D. G. Fredlund

Notice bibliographique

RevueSoils and Rocks · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensGolder Associates (Canada)
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Mots-clésHydraulic conductivityLog-normal distributionSoil waterSoil texturePedotransfer functionGeotechnical engineeringSoil scienceStandard deviationStatistical parameterEnvironmental scienceMathematicsStatisticsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The availability of statistical values for soil parameters is essential in reliability-based geotechnical design and sensitivity analysis. Unfortunately, there are few statistical studies available about unsaturated soil parameters. The primary objective of this paper is to present a methodology for the statistical assessment of hydraulic properties of unsaturated soil and to present the results of a statistical study carried out using a large database of soil properties. Two fundamental unsaturated soil properties are considered; namely, the soil-water characteristic curve (SWCC) and the hydraulic conductivity function. Appropriate nonlinear functions and fitting parameters with well-defined and unique physical and/or geometrical meanings were adopted. The main contribution of this article is the establishment of central tendency measures, standard deviations, and correlation coefficients for the unsaturated soil parameters, considering soil datasets grouped according to soil texture. It was determined based on the analyses results that the air-entry value, primary SWCC slope, residual SWCC slope, saturated hydraulic conductivity, and hydraulic conductivity function slope could be well described using lognormal probability density functions. Finally, general guidelines are provided regarding the statistical values to be adopted for the unsaturated soil properties studied.

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 enseignants0,175
Score d'incertitude au seuil0,243

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations10
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSoils and RocksMême sujetSoil and Unsaturated FlowTravaux en français237 207