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Enregistrement W4247957655 · doi:10.29303/spektrum.v6i1.148

ANALISIS MODULUS GESER MAKSIMUM TANAH LEMPUNG EKSPANSIF DENGAN PERKUATAN SERAT IJUK BERDASARKAN METODE EMPIRIS

2020· article· ms· W4247957655 sur OpenAlexaff
Linawati Linawati, Tri Sulistyowati, Ismail Hoesain Muchtaranda

Notice bibliographique

RevueSpektrum Sipil · 2020
Typearticle
Languems
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical and construction materials studies
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tanah lempung merupakan agregat partikel-partikel berukuran mikroskopis yang berasal dari pelapukan kimia unsur-unsur penyusun batuan. Tanah lempung umumnya mempunyai sifat-sifat sebagai berikut: daya dukung rendah, kompresibilitas tinggi, ukuran butirannya halus, mempunyai indeks plastisitas (PI) tinggi, kadar air dilapangan relatif tinggi, dan biasanya mengandung bahan-bahan organik. Untuk mengatasi permasalahan rendahnya kuat geser tanah lempung maka dilakukan stabilisasi dan perkuatan tanah dengan menggunakan serat ijuk. Serat ijuk merupakan salah satu serat yang tahan terhadap asam dan garam air laut. Selain itu ijuk tidak mudah busuk baik dalam keadaan terbuka (tahan terhadap cuaca) maupun tertanam dalam tanah, kuat tarik cukup tinggi, murah, dan mudah didapat. Prosentase serat ijuk yang digunakan sebesar 2 %, 4 %, 6 %, 8 % dan 10 % dari berat total tanah. Berdasarkan hasil analisa data diperoleh peningkatan nilai parameter kuat geser (φ dan c) tanah lempung ekspansif, peningkatan optimum terjadi pada penambahan serat 6 %. Pada penambahan serat ijuk diatas 6 % terjadi penurunan nilai parameter kuat geser (φ dan c) tetapi masih lebih besar dari nilai parameter kuat geser (φ dan c) tanah lempung ekspansif tanpa penambahan serat ijuk. Prosentase peningkatan nilai kuat geser tertinggi sebesar 100 % diperoleh pada penambahan 6 % serat ijuk. Berdasarkan pada uji laboratorium, nilai modulus geser tanah ( didapat dengan menggunakan rumus yang dikembangkan oleh Hardin dan Black (1969), dan dari kurva hubungan antara tegangan regangan pada uji geser langsung. Hasil secara empiris menunjukkan bahwa tanah lempung ekspansif Desa Tanak Awu mempunyai ( berturut-turut adalah = 78,90 kPa; 109,77 kPa; 116,16 kPa; 123,86 kPa; 129,94 kPa; 139,30 kPa, dengan prosentase serat berturut-turut (0%, 2%, 4%, 6%, 8%, 10%). Sedangkan dari uji geser langsung tanah lempung ekspansif Desa Tanak Awu mempunyai ( berturut-turut adalah = 78,30 kPa; 97,90 kPa; 101,20 kPa; 109,60 kPa; 115,70 kPa; 138,60 kPa, dengan prosentase serat berturut-turut (0%, 2%, 4%, 6%, 8%, 10%). Jika modulus geser maksimum ( dihubungkan dengan percepatan gempa (a), dan kecepatan gelombang geser (Vs), maka nilai modulus geser secara empiris maupun yang didapat dari uji geser, akan mampu meredam kecepatan gelombang geser yang terjadi. Hal ini dibuktikan dengan kecepatan gelombang geser (Vs) yang diperoleh secara empiris lebih besar dari kecepatan golombang geser (Vs) dari IISEE, dimana Vs secara empiris berturut-turut 7,711 m/s (0%); 9,097 m/s (2%); 9,358 m/s (4%); 9,663 m/s (6%); 9,894 m/s (8%); 10,246 m/s (10%). Sedangkan Vs dari IISEE 2 – 5 m/s.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,003

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,164 · 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

Citations1
Publié2020
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