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Enregistrement W4385650474 · doi:10.3390/geotechnics3030041

A Review of Physicochemical Stabilization for Improved Engineering Properties of Clays

2023· review· en· W4385650474 sur OpenAlexaff
Ahmed Bukhary, Shahid Azam

Notice bibliographique

RevueGeotechnics · 2023
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete and Cement Materials Research
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompactionHydraulic conductivityExpansive clayMaterials scienceGeotechnical engineeringEnvironmentally friendlyCompressive strengthSoil waterEnvironmental scienceComposite materialSoil scienceGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Severe climatic and environmental conditions warrant the use of stabilization agents in aid of compaction for sustainable improvement in engineering properties of clays. Physicochemical agents are a viable option because they are cost effective, environmentally friendly, and offer improved long-term performance of treated soils. This research developed a fundamental understanding of the clay–water–electrolyte admixtures relations. Based on a comprehensive literature review, the effect of nanomaterials, biopolymers, and geopolymers on the behavior of compacted clays was investigated. It was found that all of these admixtures facilitate the development of an aggregated soil microstructure through unique mechanisms. Biopolymers have the highest water adsorption capacity followed by geopolymers and then by nanomaterials. The effect of admixtures on optimum compaction properties follows a decreasing trend similar to untreated clays (S = 80% ± 20%). The variation of hydraulic conductivity, compression index, and compressive strength are largely within the family of curves identified by typical relationships for compacted clays. These preliminary findings indicate that not all engineering properties are improved to the same level by the different types of physicochemical admixtures. The specific nature of geotechnical engineering (soil type and site conditions) as well as the wide range of admixture types and potential biodegradation of some of the reagents are the major shortcoming of using this class of materials.

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)0,001
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations14
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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