MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4399068050 · doi:10.60100/rcmg.v5i1.228

Comparativa de métodos químicos en la estabilización de suelos Cohesivos (Arcillosos): Cal, Cloruro de Calcio y Sulfato de Calcio (Yeso)

2024· article· es· W4399068050 sur OpenAlexaboutno aff
Jéssica Tatiana Fiallos Condo, Daicy Paola Arias Salazar, Byron René Córdova Cruz, M. Condò

Notice bibliographique

RevueRevista Científica Multidisciplinar G-nerando · 2024
Typearticle
Languees
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Science and Environmental Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesChemistryPhysicsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

El propósito de este estudio experimental es presentar los resultados obtenidos de una investigación sobre la estabilización de un suelo arcilloso mediante tres métodos químicos: cal, cloruro de calcio y sulfato de calcio (yeso). Se recolectó una muestra de arcilla en la ciudad del Puyo y se realizaron pruebas de sondeo para obtener muestras inalteradas. Se llevaron a cabo diversos ensayos, como el de cono y arena de Ottawa, así como ensayos de penetración estática y dinámica, para determinar las propiedades del suelo según normativas específicas. Tras pulverizar la muestra, se realizaron pruebas de Límites de Atterberg para identificar el tipo de suelo según el Sistema Unificado de Clasificación de Suelos (SUCS). Además, se evaluó el Índice CBR después de un ensayo de próctor modificado, determinando así la humedad óptima y la densidad máxima según normativas específicas.Se prepararon bloques mezclando el suelo con cada aditivo químico en diferentes porcentajes y se dejaron curar durante 7, 14 y 21 días antes de someterlos a ensayos de compresión para evaluar su resistencia máxima. Los resultados se presentan detalladamente en tablas y gráficas, demostrando la eficacia de cada método de estabilización química en el suelo arcilloso estudiado.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,275 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRevista Científica Multidisciplinar G-nerandoMême sujetSoil Science and Environmental ManagementTravaux en français237 207