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Enregistrement W4224225135 · doi:10.1520/gtj20210235

Determining Soil Plasticity Utilizing Manafi Method and Apparatus

2022· article· en· W4224225135 sur OpenAlexaff
Masoud S. G. Manafi, An Deng, Abbas Taheri, Mark B. Jaksa, H. B. Nagaraj

Notice bibliographique

RevueGeotechnical Testing Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlasticityAtterberg limitsGeotechnical engineeringSoil waterSoil testPermeability (electromagnetism)CompressibilityMaterials scienceEnvironmental scienceSoil scienceGeologyEngineeringComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Soil plasticity is one of the essential index properties required for classifying soils in geotechnical engineering practice. Determination of plasticity properties of soils is also critical for correlation with their engineering properties such as shear strength, permeability, and compressibility. However, present standard test methods for soil plasticity suffer, to different extents, from operator-dependency and inconsistency. This study introduces a new technique utilizing a combined qualitative and quantitative approach for soil property determinations, namely the Manafi Method and Apparatus. The method is proposed as an alternative technique to determine the liquid and plastic limits of soils. The proposed technique is instrumented with a new soil extrusion device to quantify the workability of soils and is calibrated to translate the workability to their liquid and plastic limits. The method is applied to seven soils of varying particle sizes and plasticity to determine the liquid and plastic limits, and the results are compared with those obtained by the conventional methods. The outcomes suggest that the new technique provides a more precise and reliable means of soil plasticity determination in the studied samples.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,223 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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