Marine soil behaviour classification using piezocone penetration test (CPTu) and borehole records
Notice bibliographique
Résumé
Several piezocone penetration test (CPTu)-based soil behaviour classification systems (SBCs) have been developed for standard sites, where clays, silt, and sand dominate. However, problems can occur when applying the SBCs to offshore sites, where the marine soils may be decomposed from rocks or mixed with artificial fills. This study evaluates the accuracy of six CPTu-based SBCs for marine soils at a site offshore Hong Kong based on 16 CPTu soundings with 25 367 data points by comparing them with composition-based SBCs from borehole records in the vicinity of each sounding. The soil types are determined from six common CPTu-based SBCs. The interpretation of CPTu data is first performed to generate soil type variables comparable to borehole data, followed by a cross-validation study. The soil classification performance of each SBC is quantified by the weighted kappa coefficient and the Kendall correlation coefficient between the soil types generated by the CPTu-based and composition-based SBCs. The classification accuracy for each soil type is also evaluated via the root mean squared error and the mean absolute error. The classified soil types from the CPTu data are associated with a median degree of consistency, indicating the need for combining CPTu-based and composition-based SBCs for marine soil classification.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».