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Enregistrement W3091837074 · doi:10.1139/cgj-2020-0293

Estimating the overconsolidation ratio in uniform cohesive soil with cone penetrometer tests considering soil structure and index properties

2020· article· en· W3091837074 sur OpenAlexvenueno aff
Steven R. Saye, Bryan P. Kumm, Alan J. Lutenegger

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Mechanics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPenetrometerGeotechnical engineeringSoil waterPenetration testPlasticityGeologySoil testEffective stressSoil scienceMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A basic empirical approach to estimate the preconsolidation stress and overconsolidation ratio, OCR, in uniform cohesive soils using cone penetration and piezocone tests uses a correlation factor, kc, that is equal to the preconsolidation stress divided by the net tip stress referenced to the soil plasticity index. An adaptation of the “stress history and normalized soil engineering properties” (SHANSEP) format extends this basic approach by organizing the data into normally consolidated and overconsolidated components. The SHANSEP-based approach is improved in this paper by applying an empirical method to identify structured and unstructured soil behavior and to develop a separate empirical correlation for each type of soil structure. Overconsolidated structured soils are shown to exhibit kc values less than the normally consolidated kc and the m exponent in the SHANSEP relationship is greater than 1. In unstructured overconsolidated soils, the kc value is greater than the normally consolidated kc value and the SHANSEP m exponent is less than 1. The proposed method to identify structured vs. unstructured behavior is an important improvement in the approach and helps illustrate why some mCPTu values are less than 1 and others are greater than 1. Site characterization efforts are significantly improved when structured soil behavior is identified and included in the assessment of OCR.

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)0,002
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,166 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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