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Enregistrement W4360614142 · doi:10.1061/9780784484708.015

Geotechnical Challenges Associated with the Design of the REM Project in Montreal

2023· article· en· W4360614142 sur OpenAlexaffabout
Riad A. Diab, Taravat Kashi Ghandi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Underground Structures
Établissements canadiensSNC-Lavalin (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeotechnical engineeringGeologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2018, the Caisse de Dépôt et Placement du Québec (CDPQ) awarded a $6.3 billion design-build contract to the Joint Venture (JV) team NouvLR for the design and construction of a 67-km light rail system called the REM in Montreal, which will be one of the largest automated transportation systems in the world. The complexity of the project posed unique geotechnical challenges on many levels. Part of the alignment was constructed over peatland where low bearing capacity and excessive settlement obstacles needed to be overcome. Many small and large diameter utilities, running in the vicinity of proposed embankments, required the design of a protection system by mean of column supported embankment. Part of the alignment was to be constructed over an old landfill where the subsurface investigation indicated up to 9 m of solid waste. Presence of over 10 m of soft to firm silty clay required ground improvement using semi-rigid inclusions (such as Controlled Modulus Columns) to minimize settlement. Numerous segments along the project alignment were found to be underlain by potentially liquefiable soils where laboratory cyclic direct simple shear (DSS) tests were performed to assess liquefaction potential. Furthermore, over 25 km were constructed on 650-span elevated structure founded on single drilled shafts socketed into rock. To optimize the shaft design, three full-scale, bidirectional (Osterberg Cell) static load tests and two fully instrumented lateral load tests in critical areas were performed. The paper discusses the static load tests results as well as the different issues and concerns raised during the geotechnical design and how these were addressed.

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)0,002
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,125
Score d'incertitude au seuil0,252

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,184 · 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'étudeSans objet
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
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