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Enregistrement W4388187025 · doi:10.18280/mmep.100528

Experimental and Theoretical Study to Evaluate the Previous Studies for Expansive Soils

2023· article· en· W4388187025 sur OpenAlexvenueno aff
Ahmed S.A. Al-Gharbawi, Khalid W. Abd Al-Kaream, Mudhafar K. Hameedi, Zainab Hassan Shakir

Notice bibliographique

RevueMathematical Modelling and Engineering Problems · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Stabilization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExpansive clayExpansiveSoil waterGeotechnical engineeringGeologyEnvironmental scienceSoil sciencePhysicsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Expansive soils, characterized by their propensity to undergo volume changes in response to moisture variations, pose significant challenges to civil engineering due to the presence of the montmorillonite mineral.This mineral exhibits a high capacity for water absorption, leading to volumetric expansion and consequent soil heave.This study aims to provide a comprehensive understanding of the behavior of expansive soils, focusing on variations induced by different proportions of bentonite enrichment.In this research, both experimental and theoretical approaches are employed.Experimentally, the swell percentage, liquid limit, plastic limit, shrinkage limit, maximum dry density, and optimum moisture content are determined for three bentonite-enriched soil samples: clay with 40%, 60%, and 80% bentonite.Theoretically, the validity of existing empirical equations is assessed in light of the experimentally observed behavior of the bentonite-enriched soils.This dual approach allows for a nuanced understanding of the behavior of expansive soils and provides a foundation for the development of more accurate predictive models.Through this integrated analysis, this study contributes to the body of knowledge on the impact of expansive soils on civil engineering structures and offers a pathway towards more effective management of these challenges.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,405
Score d'incertitude au seuil0,629

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,239 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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