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Enregistrement W4381826942 · doi:10.1201/9781003348030-197

Design and construction of the deepest underground station in Canada

2023· book-chapter· en· W4381826942 sur OpenAlexaboutno aff
T. Vovou

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Underground Structures
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEngineeringGeologyMining engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Réseau Express Métropolitain (REM) is an electric and fully automated, light-rail transit network designed to facilitate mobility across the Greater Montreal Region (Canada). This new transit network will be linking downtown Montreal, South Shore, West Island, North Shore and the Airport. Spanning over 67 kilometers once completed, the REM will be one of the largest automated transportation systems in the world after Singapore, Dubai and Vancouver. The REM system will connect to existing bus networks, commuter trains and three lines of the Montréal metro (subway). To deliver this major design-build project, several underground works are undertaken. One of the major and challenging underground works of this project is the Édouard-Montpetit Station. The Édouard-Montpetit Station is an interchange station that will connect the deeply sitting REM tracks laid within the century-old existing Mont-Royal tunnel to the existing metro station of the same name located closer to the surface. The tracks being located at approximately 70m below surface, the Édouard-Montpetit station will be the deepest in Canada. This paper will present various components of the design and construction of this deep underground station and the numerous challenges and solutions put forth for its successful completion. It discusses a case of a very deep transit station located in a dense urban area and excavated in hard rock on top of an existing 100-year-old tunnel. The details of design and construction as well as their specific challenges are explained, and the solutions selected to overcome these difficulties are described. Two thin layers of shotcrete combined with permanent rock bolts and a layer of spray-on waterproofing membrane are used for both initial and final liner of the station shafts, tunnels, and caverns resulting in an optimized design and construction process.

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)0,001
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 enseignants0,244
Score d'incertitude au seuil0,490

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,162
Écart entre enseignants0,153 · 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'admission1
Résumé présentoui

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