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Enregistrement W4402676716 · doi:10.1680/jgere.24.00008

Results of a dilatancy round robin

2024· article· en· W4402676716 sur OpenAlexaff
David Reid, Andy Fourie, Simon Dickinson, Thava Shanmugarajah, Riccardo Fanni, Kyle Smith, Juan Garfias, Bin Yuan, Mason Ghafghazi, Adam Duyvestyn

Notice bibliographique

RevueGeotechnical Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVibration and Dynamic Analysis
Établissements canadiensUniversity of TorontoKlohn Crippen Berger (Canada)BGC Engineering (Canada)
Organismes subventionnairesFreeport-McMoRan Foundation
Mots-clésDilatantGeologyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The critical state approach currently finds widespread adoption in geotechnical engineering practise, particularly with respect to tailings storage facilities. The laboratory component of such works usually involves determination of the critical state line (CSL) followed by stress- and state-dilatancy behaviour in triaxial compression conditions, characterised by the volumetric coupling parameter Ntc and the state dilatancy constant χtc. While the reliability of CSL testing using current state of practise methods has been recently demonstrated, it is currently unclear how reproducibly Ntc and χtc can be obtained. To investigate this, a dilatancy round robin programme was carried out by five laboratories who regularly carry out such testing. In the first stage of the programme, each laboratory adopted a version of ‘densification in layers’, either dense moist tamping or vibration-densification. While a generally consistent Ntc was observed, significant variation in χtc was seen. To further investigate this variation, a second stage was carried out where slurry deposition and the ‘air-dried’ technique were used. These techniques showed better agreement between laboratories, while also producing lower values of χtc than densification in layers. Some potential implications of these observations on current tailings engineering laboratory testing practise are outlined.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,005

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,305 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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