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Enregistrement W3138621629 · doi:10.1155/2021/6646514

In Situ Frost‐Heaving Characteristics of Shallow Layer of Soil Slopes in Intermittently Frozen Region Based on PFC<sup>3D</sup>

2021· article· en· W3138621629 sur OpenAlexaff
Yunbin Ke, Yun Que, Yuanshuai Fu, Zhenliang Jiang, Said M. Easa, Yanyu Chen

Notice bibliographique

RevueAdvances in Civil Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Fujian ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésFrost heavingGeotechnical engineeringIn situGeologyTension (geology)Materials scienceDisplacement (psychology)MechanicsComposite materialChemistryCompression (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The in situ frost‐heaving (FH) process and characteristics of the shallow layer of a residual soil slope in the intermittently frozen zone were simulated by a modified three‐dimensional particle flow code (PFC 3D ) model, of which the mesoscopic parameters of soil and ice particles were calibrated through the indoor experiments. In this model, the in situ FH process was gradually achieved by expanding the volume of ice particles (divided into 24 times of expansion), and the process was terminated when the monitored porosity was stable. These countermeasures avoided the stress accumulation and effectively realized the simulation of the in situ FH process. The results found that the displacement occurred firstly and got the largest final value at the surface angle (SA) under the in situ FH effect, followed by that at the foot, and it gradually extended to the interior based on these two regions. The vertical tension was present at the SA, and the major force type in the lateral interlayer was pressure. In addition, the FH effect seemed to be strongly related to the frozen depth, and a sliding surface was found in a steeper slope. Finally, the smaller stone appeared to be favorable to the slope stability, but it was reduced by the larger stone to some extent.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,972

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,210 · 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'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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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