Using Biopolymers for Beach Erosion Mitigation
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to investigate the long-term performance of soils amended with Xanthan Gum. Coastal erosion ensues from both human activities and natural environmental dynamics, including waves, currents, and wind. These alterations disrupt the equilibrium in coastal processes. Numerous methods have been adopted to mitigate coastal erosion, such as protection structures, beach nourishment, and vegetation. Since these methods potentially alter the natural coastal ecosystem, more eco-friendly methods, such as stabilization by microbial-induced carbonate precipitation (MICP) or biopolymers, have been explored in recent years to stabilize the coasts against wind and wave erosion. Among biopolymers, Xanthan Gum (XG) proved to have a high potential for decreasing soil erosion. Nevertheless, the alteration of XG efficiency in soil improvement over time still needs more investigation. For this purpose, unconfined compression strength (UCS) of biopolymer-enhanced soil samples is measured at 1, 3, 7, 14, 21, and 28 days after sample preparation. Also, this study considers two XG concentrations of 1% and 2% to provide a better understanding of XG performance. Sample preparation starts by mixing soil samples collected from bluffs on the coastal area of Lake Ontario with polymerized XG. The mixture is then compacted at its optimum water content to achieve the maximum dry density. The compacted samples are then wrapped and kept in a humidity- and temperature-controlled chamber until tested. The results demonstrated that the UCS for samples containing 2% XG increases over time, while the UCS for samples with 1% XG remains unchanged.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».