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Enregistrement W3004913502 · doi:10.1139/cgj-2019-0649

Effects of microorganism within organic matter on the mechanical behaviour of solidified municipal dredged mud

2020· article· en· W3004913502 sur OpenAlexvenueno aff
Yongfeng Deng, Jun Wu, Yunzhi Tan, Yu‐Jun Cui, Chao‐Sheng Tang, Annan Zhou

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Applications in Construction Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésOrganic matterSoil waterMicroorganismAtterberg limitsEnvironmental sciencePorosityCuring (chemistry)Geotechnical engineeringMaterials scienceChemistrySoil scienceComposite materialGeologyBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Municipal mud consists of organic matter naturally deposited in a microbial-rich environment, and its common pre-treatment in the laboratory is normally different from that in situ. In this study, an improved pre-loading method and the common pre-treatment method (by air or oven drying) were first applied to investigate the effect of microorganisms within organic matter on performance of the solidified soils. Results reveal that (i) Atterberg limits in the pre-loading method were higher than those in the drying method; (ii) the time-dependent strength became stable for the solidified soils pre-treated by the drying method, while strength decreased for the soils pre-treated by the pre-loading method; (iii) pH value of solidified soils by the pre-loading method decreased more significantly. After excluding the possible porosity influence on solidified soils, the effects of microorganisms within organic matter were investigated by microbial identification tests, including fluorescence detection and high-throughput sequencing. The pre-treatment procedure changed the vitality and diversity of microorganisms, leading to a rebalance between acid erosion and cement hydration during long-term curing. At the end, the long-term strength of the solidified municipal mud by the traditional pre-treatment method (by air or oven drying) could be overevaluated.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations21
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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