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Enregistrement W4392963747 · doi:10.1520/gtj20230363

Development of Tools for the Direct Measurement of Shear Stress and Shear Strain within a Soil Mass

2024· article· en· W4392963747 sur OpenAlexaff
Mark Talesnick, Ichinur Omer, M. Ringel, Mason Ghafghazi

Notice bibliographique

RevueGeotechnical Testing Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Mechanics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeotechnical engineeringDirect shear testShear (geology)Shear stressGeologyStress–strain curveMaterials scienceDeformation (meteorology)Composite materialPetrology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article describes the development of sensing tools designed and applied to the direct measurement of shear stresses and shear strain within a soil mass. The importance in the development of these tools is in their ability to measure shear stresses and shear distortions within soil without any a priori information of the stress and strains applied at the boundaries of the system. These tools may be applied to element testing, testing of physical models, and field applications. The sensors were used in the testing of a sand in a large simple shear apparatus, under both constant height and constant vertical pressure conditions. Testing demonstrated that shear stresses smaller than 0.1 kPa are easily resolved. Shear strains smaller than 10−5 (abs) were reliably measured. Measurement of shear stress and shear distortion within the soil mass allows for direct determination of the shear stiffness of the soil. Shear stiffness measured in this fashion is significantly greater than that determined from the globally measured shear stress and shear strain. The stiffness degradation curve illustrates a constant shear stiffness over the range of 10−5 through 5·10−4.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,184 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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