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Enregistrement W3200970655 · doi:10.1139/cgj-2020-0523

Life-cycle sustainability assessment of geotechnical site investigation

2021· article· en· W3200970655 sur OpenAlexaffvenue
C. M. Purdy, Alena J. Raymond, Jason T. DeJong, Alissa Kendall, Christopher P. Krage, Jamie Sharp

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Analysis
Établissements canadiensConetec Investigations
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésSustainabilityLife-cycle assessmentEngineeringEnvironmental impact assessmentCivil engineeringSampling (signal processing)Scale (ratio)Environmental scienceProduction (economics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The life-cycle impacts of site characterization, an important component of most geotechnical engineering projects, are typically not considered in practice nor have they been studied in detail. A life-cycle sustainability assessment (LCSA) was performed to evaluate the environmental and economic impacts of several common site investigation methods. The potential impacts of these methods were computed to provide normalized metrics for the mobilization, drilling, sampling and (or) testing, and borehole sealing phases of the life cycle. These environmental impact and cost metrics were then applied to a “typical” 30 m exploration to compare different site investigation methods. Next, the metrics were used to assess the impacts of small and midsized industry investigation programs to investigate how impacts scale with project size. Scenario analyses were then performed on the midsized project to consider how different mobilization choices, grouting materials, and exploration methods influence total impacts. Collectively, this study provides a reference and framework that allows practitioners to assess environmental impacts in parallel with cost when designing site investigation scopes of work.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations18
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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