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Enregistrement W4221123299 · doi:10.1080/19386362.2022.2049048

Prediction of compressibility and shear strength behaviour of in-situ cohesive soil from reconstituted clay

2022· article· en· W4221123299 sur OpenAlexaff
Md. Kausar Alam, Naveel Islam, Md. Zoynul Abedin, Mohammad Shariful Islam, Rajib Dey, Arun J. Valsangkar

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Geotechnical Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Stabilization
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAtterberg limitsVoid ratioCompressibilityGeotechnical engineeringMaterials scienceWater contentDirect shear testPlasticitySoil testShear strength (soil)Cohesion (chemistry)Consolidation (business)Shear (geology)Soil waterComposite materialGeologySoil scienceMechanicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the present study, simplified sample preparation and testing methodology are proposed for reconstituted clay that can predict the strength and deformation behavior of its in-situ state with minimal sample preparation disturbances. Reconstituted clay specimen was prepared in designed mould for each disturbed sample. Later, predetermined proportions of admixtures were mixed to vary the liquid limits. The test results showed that the change in compression index is directly proportional to the change in the liquid limit, moisture content, and the initial void ratio of the soil samples. However, the change in angle of internal friction was inversely proportional to the liquid limit, plasticity index, and clay fraction percentage. Scanning electron microscopy tests provided in-depth insight on the comparable pore and clay flake sizes. The proposed empirical relationships from the test results could reasonably estimate the compressibility and shear strength behavior of the in-situ clay soil from the basic index properties.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,199 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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