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Enregistrement W3011866589 · doi:10.1177/8755293020906564

Database of rocking shallow foundation performance: Slow‐cyclic and monotonic loading

2020· article· en· W3011866589 sur OpenAlexaff
Manouchehr Hakhamaneshi, Bruce L. Kutter, Andreas G. Gavras, Sivapalan Gajan, Angelos Tsatsis, Weian Liu, Keshab Sharma, Giovanna Pianese, Tetsuya Kohno, Lijun Deng, Roberto Paolucci, Ioannis Anastasopoulos, George Gazetas

Notice bibliographique

RevueEarthquake Spectra · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSeismic Performance and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilCalifornia Department of TransportationNational Science Foundation
Mots-clésStructural engineeringFoundation (evidence)Monotonic functionSuperstructureRotation (mathematics)DatabaseGeotechnical engineeringMoment (physics)Settlement (finance)Bearing capacityEngineeringRowShallow foundationSeismic analysisComputer scienceMathematicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many physical model tests have examined the performance of rocking foundations during cyclic and seismic loading. These tests varied in model size, testing equipment, superstructure properties, footing shape, supporting soil environment, and loading protocol. “FoRCy, Foundation Rocking database of Cyclic and Monotonic Loading” is a new database (published at https://datacenterhub.org/ ), summarizing the results of monotonic and slow‐cyclic loading tests of rocking foundations. The database consists of columns identifying testing equipment and facility, soil, superstructure, and system properties, as well as loading protocol and results. The database contains 456 records (rows), each one being unique in either model configuration or loading amplitude. To illustrate its value, this article shows correlations between (1) settlement, rotation, and factor of safety with respect to bearing capacity and (2) moment and cumulative rotation for shallow footings. Data indicate that the rotation required to mobilize the moment capacity is surprisingly constant (about 0.01 radians) for a wide range of experiments.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,779
Score d'incertitude au seuil0,534

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,195 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations33
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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