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Enregistrement W4399922798 · doi:10.18280/rcma.340311

Effect of Treatment with Different Classes of Cement on the Geotechnical Properties of Soils: Case Study of Red Soil in the M'sila Region, Algeria

2024· article· fr· W4399922798 sur OpenAlexvenueno aff
Lakhdar Mekki, Ahmed Seddiki, Abderrachid Amriou, Larbi Belagraa

Notice bibliographique

RevueRevue des composites et des matériaux avancés · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical and construction materials studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeotechnical engineeringSoil waterGeologyRed soilCementSoil scienceGeographyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article showcases the findings of an experimental study conducted on a red siltclayey taken from the site of Chaaba Elhamra (M'sila region, Algeria) for the purpose of being used for the building of road embankments and pavement layers.This experimental research aims to evaluate the geotechnical characteristics of this red soil, both before and after being treated with two classes of cement (CEM-II/B-L 32.5 N and CEM-II/B-L 42.5 N), and to analyse the impact of the cement class on its geotechnical properties.The experimental program included identification tests as well as Proctor compaction, CBR, and unconfined compression tests.The interpretation of the results has taken into account knowledge acquired from the literature.The findings showed that the percentage of cement had a beneficial effect on the geotechnical characteristics of this red silt-clay.Moreover, they highlighted that the type of cement did not have a great influence on the physical parameters, the compaction parameters, and the CBR indices.However, it was observed that class 42.5 cement had a much greater effect on UCS values than lower class 32.5 cement.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,531
Score d'incertitude au seuil0,748

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,205 · 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 tête enseignante, 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
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