MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4200192681 · doi:10.1680/jgele.21.00094

Assessing the undrained strength cross-anisotropy of three tailings types

2021· article· en· W4200192681 sur OpenAlexaff
David Reid, Riccardo Fanni, Andy Fourie

Notice bibliographique

RevueGéotechnique Letters · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Mechanics
Établissements canadiensGolder Associates (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnisotropyShearing (physics)Geotechnical engineeringTailingsGeologyBrittlenessMaterials scienceComposite materialMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The cross-anisotropic nature of soil strength has been studied and documented for decades, including the increased propensity for cross-anisotropy in layered materials. However, current engineering practice for tailings storage facilities (TSFs) does not appear to generally include cross-anisotropy considerations in the development of shear strengths. This is despite the very commonly seen layering profile in subaerially deposited tailings. To provide additional data to highlight the strength cross-anisotropy of tailings, high-quality block samples from three TSFs were obtained and trimmed to enable hollow cylinder torsional shear tests to be sheared at principal stress angles of 0 and 45° during undrained shearing. The consolidation procedures were carried out such that the drained rotation of principal stress angle that would precede potential undrained shear events for below-slope tailings was reasonably simulated. The results indicated the significant effects of cross-anisotropy on the undrained strength, instability stress ratio, contractive tendency and brittleness of each of the three tailings types. The magnitude of cross-anisotropy effects seen was generally consistent with previous published data on sands.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

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)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations13
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGéotechnique LettersMême sujetGeotechnical Engineering and Soil MechanicsTravaux en français237 207