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Enregistrement W4321230929 · doi:10.1051/e3sconf/202336803010

Summary of the Soil Reinforcement Technical Committee Special Session (IGS TC-R)

2023· article· en· W4321230929 sur OpenAlexaff
Ivan Puig Damians, P. Rimoldi, Yoshihisa MIYATA, Oliver Detert, Stefan Uelzmann, Michael Hoelzel, Andreas Kirchner, Richard J. Bathurst, Fahimeh M. Naftchali, Cihan Cengiz, Jorge G. Zornberg, Amr M. Morsy

Notice bibliographique

RevueE3S Web of Conferences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Stabilization
Établissements canadiensQueen's UniversityRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeosyntheticsSession (web analytics)ReinforcementGeotechnical engineeringProbabilistic logicCivil engineeringEngineeringComputer scienceGeologyStructural engineeringWorld Wide WebArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This document provides a summary of the different topics presented at the Special Session organized by the International Geosynthetics Society (IGS) Technical Committee on Soil Reinforcement (TC-R). This Special Session brings together very interesting studies regarding soil reinforcement in the field of geosynthetics. Studies presented include topics both from theoretical and practical points of view of reinforcement geosynthetics including general products and applications, cases studies on road embankments under challenging site boundary conditions, research on deterministic and probabilistic design of reinforced fills over voids, numerical analysis of reinforced soil wall structures, encased granular column technique, and geosynthetic-reinforced bridge abutment behavior.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,192
Score d'incertitude au seuil0,294

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,220
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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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