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Enregistrement W4399146627 · doi:10.1051/e3sconf/202452903013

Effect of different vegetation roots on mechanical properties of soil stabilization on slope

2024· article· en· W4399146627 sur OpenAlexaff
Surovi Paul, G. Swetha, Gopal Kaliyaperumal, Navdeep Singh, Irfan Khan, Rawya Raed, Lalit Kumar Tyagi

Notice bibliographique

RevueE3S Web of Conferences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTree Root and Stability Studies
Établissements canadiensHorizon College and Seminary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVegetation (pathology)Soil scienceVegetation and slope stabilitySlope stabilityGeotechnical engineeringGeologyEnvironmental scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soil bioengineering is concerned with the soil stabilisation with the reinforcing agent such as plant roots. This approach is extensively popular in developing countries. Most of the study conducted on soil bioengineering is carried out by ecological researchers, whereas there have been few geotechnical research studies in India that focus on using plant roots for reinforcing purposes. This research aims to investigate the changes in soil strength caused by landslides. The soil will be stabilised using plant roots from regionally common plants in the study region. The lemon roots were collected and planted in the soil, and the alterations in geotechnical properties were investigated. The reinforcing process can result in an increase in the values of MDD, UCS, SS, and OMC due to the improved compaction of soil particles. It was found that as the percentage of plant root added to the soil increases, the MDD, UCS, SS, and OMC also increases until 1% of plant root was added by weight. After that point, these properties decreases. Hence, the most favourable proportion for soil stabilisation is 1% of plant root by weight to the soil. Thus the presence of plant roots in the soil matrix enhanced the soil's stability. Therefore, the plant roots that were examined can serve as cost-effective materials for enhancing slope stability,” particularly in places that are susceptible to landslides.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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