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Enregistrement W3205494208 · doi:10.1061/(asce)gt.1943-5606.0002707

Effect of Light Biocementation on the Liquefaction Triggering and Post-Triggering Behavior of Loose Sands

2021· article· en· W3205494208 sur OpenAlexaboutno aff
Minyong Lee, Michael G. Gomez, Maya El Kortbawi, Katerina Ziotopoulou

Notice bibliographique

RevueJournal of Geotechnical and Geoenvironmental Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Applications in Construction Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLiquefactionCementation (geology)Geotechnical engineeringShearing (physics)Soil waterGeologyConsolidation (business)Effective stressCalciteMaterials scienceMineralogySoil scienceComposite materialCement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microbially induced calcite precipitation (MICP) is an environmentally conscious ground-improvement method that can enhance the engineering properties of granular soils through the precipitation of calcium carbonate (CaCO3) on soil particle surfaces and contacts. Although numerous studies have shown the ability of biocementation to improve the liquefaction resistance of loose sands, the effects of light cementation levels on undrained cyclic behaviors have remained relatively unexplored. A series of undrained monotonic and cyclic direct simple shear tests were performed to examine the effect of light biocementation (ΔVs<100 m/s and CaCO3 contents <0.9%) on the liquefaction triggering and post-triggering behavior of loose Ottawa F-65 sand subjected to varying loading magnitudes [cyclic stress ratio (CSR)=0.1 to 0.3]. Results suggest that the presence of light biocementation can significantly improve the liquefaction triggering resistance of loose sands, with log-linear increases in the number of cycles required to trigger liquefaction, which consistently correlated with cementation-induced Vs increases. Despite these remarkable pretriggering improvements, almost no improvements were observed in post-triggering strain accumulation and postcyclic reconsolidation behaviors, with Vs measurements indicating that small-strain improvements were largely erased following shearing events.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,198 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations55
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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