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Enregistrement W4221120846 · doi:10.1061/9780784484029.044

Performance of Station Excavations for LA Metro K (Crenshaw/LAX) Line

2022· article· en· W4221120846 sur OpenAlexaff
Charbel Beaino, Youssef M. A. Hashash, Timothy Bernard, Abby Hutter, Maksymilian Jasiak, Jack Lawrence, Wendy Patricia, Michael Pearce, Anne Lemnitzer, Lisa Star, Namasivayam Sathialingam, Edward J. Cording, Thomas D. O’Rourke, Androush Danielians

Notice bibliographique

RevueGeo-Congress 2022 · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Analysis
Établissements canadiensStantec (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExcavationGeotechnical engineeringSettlement (finance)Deflection (physics)AlluviumStiffnessMetro stationGeologyEngineeringStructural engineeringComputer scienceGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents the effects of excavations in Los Angeles on the surrounding ground surface. Three large excavations with varied support systems for stations constructed as part of the K (Crenshaw/LAX) Line Transit Project provide an opportunity to acquire data through an extensive geotechnical investigation and field monitoring program to further our understanding of soil-structure interaction and excavation-induced ground deformations. The ground conditions encountered on site include alluvial deposits of silts, clays, and sands. The data acquired illustrates that ground displacement and wall deflection largely depend on the stiffness of the excavation support system. Support systems with relatively high stiffness are able to successfully limit surface settlement behind excavations. The data shows that heaving caused by unloading governs the soil response given the relatively small lateral support wall deformations. Current empirical models are unable to capture this ground behavior. An update of these empirical relations is needed to represent this behavior in support of the design of future excavations.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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