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Enregistrement W3041517177

Perbandingan Kapasitas Penggunaan Formula Dinamis Pada Tiang Pancang Sebagai Kontrol Daya Dukung

2019· article· id· W3041517177 sur OpenAlexaboutno aff
Binsar Muharry Lumban Tobing, Munirwansyah Munirwansyah

Notice bibliographique

RevueJournal of The Civil Engineering Student · 2019
Typearticle
Langueid
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical and construction materials studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhysicsForestryGeographyArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pondasi adalah bagian penting dalam suatu bangunan, dimana pondasi menjadi struktur bagian bawah (sub-structure) bagi setiap bangunan sipil, termasuk jembatan. Jembatan Krueng Cut ini dilewati oleh kendaraan berat, karena jembatan ini menghubungkan antara kawasan kota menuju ke pelabuhan Malahayati demikian juga sebaliknya. Ruang lingkup penulisan adalah melakukan perhitungan kapasitas daya dukung dinamis tiang pancang abutment 2 dengan menggunakan data pemancangan (calandering) di lapangan, dengan menggunakan sepuluh rumus dinamis masing-masing adalah metode Janbu, AASHTO, ENR Modified, Danish, Eytelwein, Gates, Navy-Mckay, Canadian National Building, Pasific Coast Uniform Building Code (PCUBC), dan Hiley, penggunaan perhitungan formula dinamis ini bertujuan untuk mengkontrol daya dukung yang telah dicapai tiang di lapangan. Dari penelitian ini disimpulkan bahwa penggunaan metode Janbu, AASHTO, ENR Modified, Danish, Eytelwein, Gates,dan Navy-Mckay memiliki resiko yang rendah apabila digunakan sebagai control daya dukung tiang dilapangan. Sedangkan penggunaan metode Canadian National Building, Pasific Coast Uniform Building Code (PCUBC), dan Hiley memiliki resiko yang tinggi. Dari penelitian ini juga duketahui bahwa semakin kecil nilai penetrasi maka nilai daya dukung tiang yang dihasilkan akan semakin besar, begitu juga sebaliknya semakin besar nilai penetrasi maka nilai daya dukung tiang yang dihasilkan akan semakin kecil.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0300,007

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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