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Enregistrement W4400256150 · doi:10.1051/e3sconf/202454401012

Impact of specimen preparation on erosion and post-erosion response of gap-graded soils

2024· article· en· W4400256150 sur OpenAlexaboutno aff
Meysam Mousavi, Amirhassan Mehdizadeh, Mahdi M. Disfani

Notice bibliographique

RevueE3S Web of Conferences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDam Engineering and Safety
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésErosionSoil waterEnvironmental scienceMaterials scienceGeotechnical engineeringSoil scienceGeologyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Internal erosion is a major threat to the safety and operation of water management structures. Recent failures of embankment dams reported in Australia, Canada, and the US are fresh reminders of the importance of this ongoing issue. Suffusion, the focus of this paper, is one of the main modes of internal erosion occurring in internally unstable soils. It initiates internally, continues slowly with no visible signs, and leads to complete failure if not detected early. Despite recent advances in understanding the influence of suffusion on the mechanical behaviour of internally unstable soils through laboratory investigations, the impact of sample preparation techniques on the soil response during erosion and afterwards is yet to be fully undrstood. When it comes to laboratory investigation of remoulded soils, it has been understood that soil specimens prepared by different techniques show different characteristics and soil fabrics. This research studied the influence of sample preparation methods on the erosion of non-plastic fine particles in internally unstable soils and their mechanical consequences. Soil samples with two gradations, on the borderline of stable and unstable and one fully unstable, were prepared using moist-tamping and wet pluviation techniques and were subjected to a two-hour downward seepage. The erosion progress and pre- and post-erosion drained mechanical behaviour of samples were investigated. Tests result showed a difference in the erodibility of fine particles for the sample on the borderline of internal stability prepared by different techniques, but similar mechanical behaviours for both gradations.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,488
Score d'incertitude au seuil0,355

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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