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Enregistrement W3197663733 · doi:10.17509/ijost.v6i2.34191

Relationship between Shear Velocities Recorded by Microtremor Observations and Seismic Cone Penetration Test Results

2021· article· en· W3197663733 sur OpenAlexaff
Rusnardi Rahmat Putra, Junji Kiyono, Sai K. Vanapalli, Yusuke Ono

Notice bibliographique

RevueIndonesian Journal of Science and Technology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Waves and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrotremorGeologyCone penetration testSeismologyStandard penetration testShear (geology)Wave velocityGeotechnical engineeringPenetration testPetrology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research proposes a relationship between two methods such as a numerical approach by conducting a microtremor array observation and field survey by using the seismic cone penetration test unit (SCPTu). A database of shear-wave velocity (Vs) measurements was established using the microtremor array technique and seismic cone penetration test unit (SCPTu) on high-quality samples of rock and soft soil in Padang city, Indonesia. The study also demonstrates that the Vs values obtained from the different methods are consistent with the microtremor array technique. This technique may thus be deemed a valuable tool, as it can be used in engineering practice with confidence. Comparison of the Vs for different soils at the first layer between the microtremor array observation results and the SCPTu results exhibited the microtremor array method is unable to determine the Vs at the layer where its Vs changes dramatically, such as at the same layer as station UNP at 2 to 3.5m deep.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,369

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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