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Enregistrement W4401382065 · doi:10.1139/cgj-2023-0579

Assessment of piles’ resistance driven sequentially in fine-grained soils using pile load tests

2024· article· en· W4401382065 sur OpenAlexvenueno aff
Ömer Bilgin, Saeed Alzahrani, Peter Narsavage, Jamal Nusairat, Alexander Dettloff, Christopher Merklin

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Mechanics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFederal Highway AdministrationU.S. Department of Transportation
Mots-clésPiezometerPileGeotechnical engineeringPenetration testDynamic load testingPore water pressureLoad testingSoil waterLateral earth pressurePenetration (warfare)EngineeringGroundwaterStructural engineeringGeologyEnvironmental scienceAquiferSoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a field pile load test program conducted on four 0.36 m closed-end steel pipe piles with lengths ranging between 11 and 13 m installed in fine-grained soils. Subsurface investigations with standard penetration tests and cone penetration tests with pore pressure measurements were performed at the site. Three pushed-in piezometers at incremental offsets from the piles were also installed to monitor pore water pressure changes during and after the installation of piles. Several dynamic load tests were performed at different times to observe the change in pile resistance. A static load test was also performed on one of the piles. Some load test results showed an unexpected decrease in the resistances of some piles with time. The study showed that construction activities, e.g., installation of other piles, disturbs the soil and groundwater conditions which can significantly affect the pile resistance measured during load tests. This investigation revealed that pile driving and restrikes should be scheduled such that the effect of construction activities on load tests results will be avoided or minimized.

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)0,001
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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,231 · 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

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