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Enregistrement W2990898391 · doi:10.1139/cgj-2019-0507

United void index for normalizing virgin compression of reconstituted clays

2019· article· en· W2990898391 sur OpenAlexvenueno aff
Lingling Zeng, Zhen-Shun Hong, Yu‐Jun Cui

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Mechanics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFok Ying Tung Education FoundationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésConsolidation (business)Void (composites)Void ratioCompression (physics)Geotechnical engineeringUniquenessPorosityMaterials scienceMathematicsGeologyMathematical analysisComposite materialAccounting

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The intrinsic compression framework that uses the void index for normalizing the virgin compression of reconstituted clays has been widely applied for academic and practical purposes. Past studies have shown that the data of void index are scattered when the stress is out of the range from 100 to 1000 kPa. In this study, the key cause responsible for the scatter problem in the existing intrinsic compression framework is identified. A united void index is introduced for normalizing the compression curves of reconstituted clays over a wide stress range starting from the remoulded yield stress to 1000 kPa. The normalized unique line is termed the unified normalized compression line (UNCL). Its constitutive equation is established in terms of the united void index versus the effective vertical stress. The uniqueness of the UNCL is validated based on independent data from the literature and the data from the research team. It is suggested that the UNCL should be directly measured from the virgin compression. In the case without conducting consolidation tests, the correlations between the intrinsic parameters in the UNCL’s equation and two physical parameters are proposed for indirectly determining the UNCL. The accuracy of the empirical correlations is investigated via the comparisons between the calculated intrinsic parameters and the measurements.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,186 · 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'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

Citations16
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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