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Enregistrement W4389721017 · doi:10.1139/cgj-2023-0099

Fracture morphology of desiccation cracks in clayey soil

2023· article· en· W4389721017 sur OpenAlexvenueno aff
Zhao-Lin Cai, Chao‐Sheng Tang, Qing Cheng, Bin Shi

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCrackingFracture (geology)Geotechnical engineeringMaterials scienceSoil structureFracture mechanicsGeologyComposite materialSoil waterSoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Desiccation cracks compromise soil integrity and weaken its strength, causing a range of detrimental consequences across various domains. Elucidating the cracking mechanism can aid in managing crack propagation and mitigating the associated risks. This study monitored and compared the evolution of crack patterns on the soil surface and fracture morphologies on the soil cross-section during the drying process using a tested soil sample. Multiple fracture morphological features are discerned on the soil cross-section, encompassing initiation points and plumose structures. Soil fracture morphologies are categorized into three cases based on the initiation point's location, referred to as “Top-initiated structure”, “Bottom-initiated structure”, and “Truncated structure”. Experimental results demonstrate that plumose structures result from the division of the crack front under mixed-mode loading. Cracking under mixed-mode I + II loading leads to cross-section tilting, resulting in curved surface cracks. Conversely, cracking under mixed-mode I + III loading causes cross-section twisting, generating hackle lines and step structures. Furthermore, the crack front radiates from the initiation point, creating orthogonal hackle lines. The geometric relationship confirms that the soil fracture morphology is a good indicator of the cracking process, both in laboratory tests and field observations.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,203 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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