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Enregistrement W4392520698 · doi:10.1061/9780784485323.041

Importance of Product-Specific Testing in Determining Durability Reduction Factor for Polyester Geogrids in High pH Conditions

2024· article· en· W4392520698 sur OpenAlexaff
Laura M. Spencer, John M. Lostumbo

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Stabilization
Établissements canadiensSolmax (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolyesterDurabilityReduction (mathematics)Product (mathematics)Reliability engineeringMaterials scienceComputer scienceComposite materialEngineeringMathematics

Résumé

As alternative backfills become more commonplace in the construction of mechanically stabilized earth (MSE) walls, the selection of reduction factors in calculating the long-term design strength (LTDS) should be evaluated. Alternative backfill materials have the potential to approach the FHWA default reduction factors for durability. The FHWA default reduction factors for durability are based on the minimum molecular weight (Mw) and maximum carboxyl end group (CEG) concentration of the high tenacity polyester fibers used in geogrid production in conjunction with limiting the pH range of the soil backfill for polyester (PET) geogrids. However, these default reduction factors are conservative, and the default pH range is based on limited testing of a particular coated PET geogrid in environments with a pH over 9. This paper outlines the importance of product-specific testing in elevated pH backfill environments. A detailed multi-year investigation of the reduction in tensile strength of two different manufacturers’ coated PET geogrid exposed to pH values ranging between 10 and 11.4 was performed. The comparison between the two different coated PET geogrids shows the reduction in tensile strength due to submersion in elevated pH aqueous solutions can vary, even with similar Mw and CEG products. This paper illustrates the importance of product-specific testing and the conservatism built into the FHWA default durability reduction factors.

Conservé avec la notice de tri, où il sert de preuve aux étiquettes ci-dessus.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Le tri à trois modèles

les 5 600 travaux triés →

Les trois modèles l'ont jugé hors champ.

strate : aff_core · poids de sondage : 5595.24 (l'échantillon est stratifié ; tout taux calculé sans le poids est faux)
Claude Opus 4.8OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

Geotechnical testing of polyester geogrid durability; the standards at issue are engineering design standards, not research standards.

GPT-5.6 (high)OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

It experimentally evaluates geogrid durability under alkaline conditions.

Grok 4.5OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

Geogrid durability product testing is civil/geotechnical engineering.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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