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Enregistrement W4406313102 · doi:10.1139/cgj-2024-0183

Shallow foundation load testing on natural Florida limestone: single rock layer and rock-over-sand subsurface

2025· article· en· W4406313102 sur OpenAlexvenueno aff
Kunyu Yang, Michael McVay, Michael Rodgers, Scott J. Wasman, Khiem T. Tran, Michael Faraone, Rodrigo Herrera, David Horhota

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFlorida Department of Transportation
Mots-clésGeotechnical engineeringFoundation (evidence)GeologyNatural (archaeology)Archaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article presents three shallow foundation load tests under various layer conditions (single rock layer and rock-over-sand subsurface), rock strengths, and limestone formations. Rock coring with laboratory triaxial testing, standard penetration tests, seismic shear tests, and measuring while drilling tests were performed to identify the representative mass bulk dry unit weight ( γ dt ) and the spatial variability of γ dt . The geometric mean and median γ dt , together with seismic shear results, were used to characterize rock strength and stiffness. Each footing test was sized at 1.07–1.83 m to fit the 12.20 m load frame (8.01 MN capacity) using laboratory-assessed bilinear strength envelopes of the rock. Predicted bearing capacities with Florida bearing capacity equations provided reasonable estimates for three load tests. Mean and differential settlement, including spatial variability for a single footing on a heterogeneous rock layer, were captured with the Fenton and Griffiths method. For the settlement prediction of rock-over-sand subsurface, a parametric study was conducted for typical footing size, rock thickness, and mass properties with the finite element method (FEM), and a Winkler approach with a stress-dependent weighted harmonic mean modulus ( E eq ). The proposed method achieved good agreement with the FEM results and was validated with load tests.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,199
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,197 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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