MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3196921556 · doi:10.1177/03611981211036678

Comparison of International Brittle Fracture Design Code Provisions for Steel Bridges

2021· article· en· W3196921556 sur OpenAlexaffabout
Michelle Y. X. Chien, Scott Walbridge, Bertram Kühn

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Record Journal of the Transportation Research Board · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFatigue and fracture mechanics
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForensic engineeringBridge (graph theory)EngineeringBrittlenessBrittle fractureFracture (geology)Fracture toughnessGeotechnical engineeringMaterials scienceMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Brittle fracture is a major concern to structural engineers as it has significant consequences for safety and cost. Although modern day occurrences of brittle fracture are rare, it is well known that they can occur without warning and may lead to the sudden closure of a bridge, loss of service, expensive repairs, and/or loss of property or life. In Canada, steel bridge fracture is a particularly significant concern because of the harsh climate. If the toughness properties are improperly specified, many steels could be on the lower shelf of the toughness-temperature curve. A comparison of brittle fracture design provisions around the world reveals that more sophisticated approaches have been developed for modeling and understanding brittle fracture in existing and new bridges than those currently in use in North America, including Canada and the U.S.A. This paper describes the European brittle fracture provisions and presents a comparison of the North American and European design provisions using the example of a typical steel-concrete composite highway bridge. On the basis of this comparison, situations where one set of design rules may be more or less conservative are identified, and opportunities for improvement and areas warranting further study are highlighted.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,141
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTransportation Research Record Journal of the Transportation Research BoardMême sujetFatigue and fracture mechanicsTravaux en français237 207