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Enregistrement W3165312810 · doi:10.3233/978-1-61499-601-9-358

Relationship Between Undrained Shear Strength And Shear Wave Velocity For Clays

2015· book-chapter· en· W3165312810 sur OpenAlexaboutno aff
Shehab S. Agaiby, Mayne Paul W.

Notice bibliographique

RevueIOS Press eBooks · 2015
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Mechanics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeotechnical engineeringGeologyShear (geology)Shear strength (soil)Wave velocitySoil waterSoil sciencePetrology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The interrelationship between undrained shear strength (su) and downhole shear wave velocity (VsVH) of normally consolidated (NC) and lightly overconsolidated (LOC: OCR < 2) to overconsolidated (OC) to highly overconsolidated (HOC: OCR > 10) clays is investigated in the presented study. The main objective of this research program is to develop a worldwide database of high quality in-situ geophysical and laboratory strength data from thirty seven well-documented geotechnical sites from locations in Australia, Brazil, Canada, China, Italy, Japan, South Korea, North Sea, Norway, Singapore, Sweden, Thailand, United Kingdom, USA, and Vietnam. The study includes undrained shear strength measurements on undisturbed samples of normally to lightly overconsolidated intact to overconsolidated and fissured clays using anisotropically-consolidated triaxial compression tests (CAUC). Shear wave velocities were measured in the field by downhole tests (DHT), in many cases via seismic piezocones (SCPTu). Analyses of the compiled database found approximate trends between undrained shear strength and shear wave velocity. Tentative correlations are explored by including other various parameters such as Atterberg limits, void ratio, overconsolidation ratio (OCR), and effective vertical stresses. The correlative trends may aid geotechnical engineers in helping to assess suprofiles in clay deposits in preliminary investigations and as an independent method in collaboration with sampling, lab testing, and other field data.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,155 · 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

Citations11
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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