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Enregistrement W4385634922 · doi:10.1201/9781003299127-177

Synthesis of quality control procedures in the conduct of precision testing of standard soil mixes

2023· book-chapter· en· W4385634922 sur OpenAlexaboutno aff
J.A.R. Manaloto, A.P.A. Acacio, M.A.H. Zarco

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMining and Gasification Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuality (philosophy)Control (management)Environmental scienceComputer scienceReliability engineeringEngineeringPhysicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Geotechnical index property test inputs are very important in foundation design in terms of soil classification and settlement calculations. It is therefore crucial to have accurate and reliable parameters for more reliable and safer foundation design. In this research, Six Sigma and House of Quality were utilized and incorporated in the inter laboratory study (ILS) precision testing of standard soil mixes of Ottawa sand, Bentonite and manufactured sand. Specific Gravity tests, Sieve Analysis, Liquid Limit Test and Plastic Limit Test were conducted by Six (6) participating laboratories, including the Department of Public Works and Highways (DPWH), Bureau of Research and Standards laboratory. The conduct of the ILS shows that for the soil tests, only sieve analysis produced good repeatability and reproducibility values. Both Specific Gravity Test and Liquid Limit and Plastic Limit Tests showed high r and R values. To rectify this, the observed probable sources of errors during the conduct of the ILS were identified and quality control measures were employed for a retest conducted in a single laboratory. Retest results fell within the acceptable range of two results specifications of ASTM. Therefore, the quality control measures and procedures employed in the retest and ASTM precision statements were recommended to be followed for the proposed diagnostic testing for the DPWH Private Laboratory Accreditation and for the proposed accreditation of laboratory technicians.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,207 · 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
GenreSynthèse

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
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Résumé présentoui

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