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Enregistrement W4321093464 · doi:10.3390/geotechnics3010004

Spatial Variability during Shrinkage Testing of Expansive Clays

2023· article· en· W4321093464 sur OpenAlexaff
Rajeevkaran Paranthaman, Jared Suchan, Shahid Azam

Notice bibliographique

RevueGeotechnics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExpansive clayShrinkageIlliteExpansiveVolume (thermodynamics)Geotechnical engineeringSoil scienceRelative humidityRidgeSoil testGeologyClay soilSoil waterMineralogyDesiccationClay mineralsMaterials scienceComposite materialGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Civil infrastructure constructed with, buried in, or underlain by expansive clays is affected by high volumetric changes, especially because large-scale facilities are spatially distributed. This research focused on determining spatial variability during the shrinkage testing of expansive clays. An initially saturated sample (600 mm in diameter) of a high-plasticity clay was exposed to desiccation and thoroughly monitored over five months. The results indicated an expansive clay (30% smectite and 14% illite) in alkaline-pore water (695 mg/L Na+ and 1150 mg/L SO42−) for developing a dispersive soil fabric. The vertical shrinkage in the intact-soil portion was unchanged (remaining at 114 × 106 mm3) in the first 10 days, sharply decreased the initial volume by 30% (up to 280 mm or 80 × 106 mm3) in 68 days, and slowly decreased the initial volume by 40% (up to 240 mm or 68 × 106 mm3) in 145 days. Furthermore, the soil temperature was found to be 10% lower than the air temperature, whereas the relative humidity within the cell was found to be 30% higher than that outside the cell. The soil showed an initial prominent central ridge with a few cracks that gradually evolved into a distinct crack pattern with equal-sized and irregular soil chunks. The average soil surface showed no volume reduction up to 18 days and a subsequent linear reduction, reaching 25% of the initial soil volume by the end of the test.

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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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