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Enregistrement W4403933666 · doi:10.1139/cjce-2024-0333

Assessment of the quality of full-depth reclamation (FDR) using a dynamic cone penetrometer (DCP): a case study

2024· article· en· W4403933666 sur OpenAlexafffundvenue
Sébastien Lamothe, Manon Rinieri, Michel Vaillancourt, Éric Lachance-Tremblay

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueIrrigation Practices and Water Management
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésPenetrometerLand reclamationQuality (philosophy)Geotechnical engineeringEnvironmental scienceStatisticsMathematicsEngineeringGeologySoil scienceGeographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The full-depth reclamation with no stabilization (FDR-NS) is widely used as a pavement rehabilitation technique. It is important to evaluate the on-site characteristics of FDR-NS materials to avoid short-term underperformance. The need for performance-based testing could then be supported by in situ and non-destructive testing, such as dynamic cone penetrometer (DCP). DCP allows to estimate the bearing capacity of the pavement structure and to verify its homogeneity according to the depth. The objective of this research is to evaluate the applicability of using DCP to assess the quality of FDR-NS. Overall, DCP results showed a good reliability, allows to measure the effective depth of reclamation and to observe a significant reduction (average of 75%), in terms of DCP values, between before and after the reclamation (FDR) process. Thus, the potential of using DCP for FDR-NS rehabilitation was confirmed. The results from this research provide a rational basis for establishing specifications.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,805
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,250 · 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'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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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