Role of substrate roughness in soil desiccation cracking
Notice bibliographique
Résumé
Soil desiccation crack is ubiquitous in nature, yet the physics of its initiation and propagation remain under debate, as it involves complex interactions across multiple fields of mechanics, hydraulics, and thermals. Here, an experimental attempt is made to uncover the role of substrate roughness on the soil desiccation process. The substrate roughness is deliberately fabricated by 3D printing, whereas the thickness of sample and environmental humidity are controlled to eliminate the effect of large hydraulic gradient. Four types of soils with varying expansibilities were desiccated on substrates with varying roughness. It reveals that (1) soil desiccation crack evolution can be conceived as a competing process between the shear failure of soil–substrate interface, i.e., slippage of interface, and the tensile failure of soil, i.e., crack initiation, in minimizing the total energy of drying soil; (2) substrate roughness alters the failure mode and shear strength of soil–substrate interface and its sensitivity to moisture, thereby it regulates the pattern of how soil crack propagates upon drying; and (3) soil expansibility is recognized as a key factor governing the crack initiation in addition to the widely recognized air entry, and flaws in soil are the sources for the 120° crack angle and bimodal crack angle distribution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».