Soil-water retention behaviour of fine/coarse soil mixture with varying coarse grain contents and fine soil dry densities
Notice bibliographique
Résumé
The interlayer soil identified in conventional French rail track corresponds to a mixture of fine soil and coarse grains. To investigate the role of fines in the soil-water retention property of such a mixture, different coarse grain contents fv and dry densities of fine soil ρd–f were considered. The filter paper method was applied to measure matric suction. Mercury intrusion porosimetry tests were performed to observe the microstructure of the fine soil. In terms of the gravimetric water content of fine soil wf with matric suction ψ, the soil-water retention curve (SWRC) was significantly affected by ρd–f for ψ < 715 kPa, while independent of ρd–f for ψ > 715 kPa. Interestingly, this threshold ψ corresponded to a delimiting pore diameter of the bi-modal microstructure of fine soil, which separated micropores from macropores. In terms of degree of saturation Sr with ψ, the SWRC was significantly affected by ρd–f in the full suction range, while it was independent of fv. These findings help to better understand the results for samples where dry density of mixture ρd is kept constant: an increase in fv resulted in a decrease in ρd–f and the suction changed accordingly. In this case, both fv and ψ affected the mechanical behavior.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».