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Enregistrement W3093543853

Evaluación de los factores de distribución de carga en puentes presforzados de México.

2019· article· es· W3093543853 sur OpenAlexaboutno aff
Jesus Ivan Valenzuela Delgado

Notice bibliographique

RevueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2019
Typearticle
Languees
DomaineEngineering
ThématiqueInfrastructure Maintenance and Monitoring
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhysicsArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

El análisis estructural para el diseño de puentes comienza por determinar las acciones que actúan sobre la estructura, las cuales se distribuyen a través de la superestructura provocando efectos particulares para cada elemento estructural de composición. La carga vehicular es la principal acción viva que actúa sobre la superestructura de un puente vehicular. Para estimar la repartición de esta carga en los elementos estructurales, se utilizan diversos modelos de distribución, que en su simplicidad, presentan limitantes y restricciones para su aplicación. Ejemplos de ellos son el método de Courbon y sus variaciones, método del emparrillado, métodos normados como el de coeficientes AASHTO (American Association of State Highwayand Transportation Officials), AASHTO LRFD (Load and Resistance Factors Design), normativa SCT, OHBDC (Ontario Highway Bridge Design Code) y CSA (Canadian Standard Association). Los métodos normados mencionados anteriormente se rigen principalmente por un valor D definido por la configuración geométrica y material del puente, así como de la especificación de carga de diseño, el cual correlaciona los efectos particulares en los elementos de la superestructura de estos sistemas provenientes de un análisis global, con los efectos generados porlos trenes de carga aplicados a un elemento particular en un análisis particular del elemento. Actualmente, el criterio que rige el diseño estructural de puentes en México es el propuesto por la normativa SCT. El cual tiene como base el criterio enmarcadoen la normativa AASHTO, el cual fue desarrollado para las condiciones particulares de EE.UU. El presente trabajo analiza los principios y particularidades de los criterios anteriores, y presenta los resultados de un análisis realizado para las estructurasrepresentativas de México empleando los diferentes criterios, mientras que se propone una metodología para el desarrollo de un modelo de distribución de carga en estos sistemas, considerando las condiciones particulares de México.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,302
Score d'incertitude au seuil0,600

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
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,240 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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