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Enregistrement W4392352565 · doi:10.56295/agj5915

The Queensland geotechnical database

2024· article· en· W4392352565 sur OpenAlexaboutno aff
Tim Thompson, Jared Priddle, Jurij Karlovšek

Notice bibliographique

RevueAustralian Geomechanics Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological Modeling and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDatabaseWork (physics)GeomechanicsEngineeringTollCivil engineeringLibrary scienceComputer scienceGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Queensland Geotechnical Database (QGD; qgd.org.au) was launched in October 2017 with the aim of consolidating primarily tax and toll-payer subsidised geotechnical investigation logs into an open platform. The QGD was influenced by public geotechnical databases in the United Kingdom and New Zealand, and the work of Robert Leggett in Canada as summarised in ‘Cities and Geology’ (1973). As of October 2023, the QGD includes over 3100 geotechnical investigation logs authored by over 10 public and private entities, dating back to 1966. It also includes national geological mapping and links to over 400 technical papers related to sites in Australia. This paper summarises the formation of the QGD, which emerged from the Queensland Chapter of the Australian Geomechanics Society (AGS) and originated from a personal database converted to an open format with hosting support from The Open Data Institute Australia. The QGD was later transferred to The University of Queensland and continues there in support of their Sustainable Infrastructure Research Hub (UQ SIRH). The paper explores the evolution of its formation, the legal framework in Australia regarding investigation log ownership, and the licensing scheme adopted for the database. It outlines the technical features and intended practicality of the database, and its alignment with the objectives of the UQ SIRH. The paper concludes with an outline of opportunities for conversion to a nationalised Australian Geotechnical Database and its usage for educational purposes.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,170
Score d'incertitude au seuil0,569

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0160,023
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1700,124

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,224 · 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
GenreJeu de données

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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