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Enregistrement W3010835010 · doi:10.1139/cgj-2019-0496

Agarose gel as a soil analogue for development of advanced bio-mediated soil improvement methods

2020· article· en· W3010835010 sur OpenAlexvenueno aff
Javier Rodriguez Corral, Helen Mitrani, Martyn Dade‐Robertson, Meng Zhang, Pietro Maiello

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Applications in Construction Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research Council
Mots-clésAgaroseSoil waterGeotechnical engineeringPermeability (electromagnetism)Materials scienceEnvironmental scienceSoil scienceChemistryEngineeringChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bio-mediated soil improvement methods (those that use biological processes) have potentially low cost and environmental impact, but can be difficult to control to ensure effective results, especially if engineered bacteria are used. A novel application of using agarose gel as a soil analogue is proposed, which can enable development of advanced bio-mediated soil improvement methods by reproducing relevant mechanical properties while allowing complex biological processes to be studied in detail, before testing in soils. It is envisaged that agarose gel will be used instead of soil when developing early-stage prototype methods, as it provides an ideal environment to facilitate growth and monitoring of bacteria. A programme of geotechnical tests and scanning electron microscopy on Agarose Low Melt (LM) gel is presented. The results demonstrate comparable pore size, undrained strength, and permeability to soft clays and peats, but more linear stress–strain behaviour and higher compressibility. This paper offers proof of this novel concept, but further investigation is required as only a single type of agarose, at a single concentration is tested. By varying these factors, along with use of different solvents, there is significant potential to tune the behaviour of the analogue to particular soils or construction scenarios.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations10
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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