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Enregistrement W4322501127 · doi:10.3390/su15054200

A Numerical-Hierarchical Framework for Predicting Volume Changes in Expansive Soils under Variable Surface and Weather Conditions

2023· article· en· W4322501127 sur OpenAlexafffund
Qihang Huang, Shahid Azam

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEnvironmental sciencePrecipitationWater contentStage (stratigraphy)Volume (thermodynamics)Hydrology (agriculture)Soil waterClimatologyAtmospheric sciencesMeteorologySoil scienceGeotechnical engineeringGeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research developed a numerical-hierarchical framework that captured surface conditions and climate parameters. Volume changes under distinct scenarios of surface boundary, antecedent moisture, and meteorological parameters were predicted using a coupled seepage-deformation model. Risk was hierarchically based on expert judgment for surface scenarios (Stage-I indices) and normal distribution for antecedent moisture and atmospheric parameters scenarios (Stage-II indices). Results indicated seasonal volumetric changes with minor variations of −5 mm from January to April, a steady settlement of −17 mm by June, and a gradual heave of +8 mm by December. All Stage-I indices showed similar trends such that the fluctuations were highest for vegetation, followed by slope, then by cover, and lowest for loading. Volume changes gradually reduced with depth and diminished at 3.1 m. Similar seasonal and profile trends were generally found for most Stage-II indices. Nonetheless, different trends under wet and dry conditions were observed for initial water content, precipitation, and air temperature. For the datum scenario, risk was non-existent till February, increased to 2.3 by June, diminished by October, and rose back to 1.0 by December. Similar values of cyclic variations in risk were found in most urban facilities. Volume changes were found to be two times higher in parks, insignificant for roads, half for five story buildings, and one-fourth for pipes under roads. Among the Stage-II indices, risk for the initial water content inhibited seasonal variations whereas that for precipitation was about half with a wider distribution; all the other indices showed about one-third the values. Under a higher occurrence probability of 0.129, a magnified risk was observed for all the indices such that the most critical were the initial water content and precipitation.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,106

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,262
Écart entre enseignants0,251 · 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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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