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Enregistrement W4409537230 · doi:10.1016/j.trgeo.2025.101569

Mechanistic-empirical method of pavement design extending unsaturated soil mechanics

2025· article· en· W4409537230 sur OpenAlexafffundabout
Kenneth O. Omenogor, Won Taek Oh, Sai K. Vanapalli

Notice bibliographique

RevueTransportation Geotechnics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensUniversity of New BrunswickUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSoil mechanicsGeotechnical engineeringEnvironmental scienceGeologySoil scienceSoil water

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pavement system that typically constitutes of different soil and material layers is located within the vadose zone that is above the groundwater table, which is in an unsaturated condition. Due to this reason, suction is a crucial stress state variable for interpreting the behavior of pavements in the vadose zone. The Mechanistic-Empirical Pavement Design Guide (MEPDG) serves as a comprehensive design tool that accounts for both the resilient response and environmental influences on pavement material properties. In this study, a series of California Bearing Ratio ( CBR ) tests were conducted on both saturated and unsaturated compacted soils that are commonly used as pavement subgrade materials in Toronto, Ontario. A modified CBR apparatus was utilized, incorporating orifices drilled into the CBR mold to monitor matric suction, ψ and water content using MPS-6 (or TEROS-21) and EC-5 sensors, respectively. The measured CBR and ψ values along with resilient moduli were then used to develop correlations to estimate resilient modulus, M R of compacted soils required for Level 2 design in the MEPDG. The modified CBR testing procedures used in this study are anticipated to be applicable to other soils for estimating M R , aiding in the design of pavement subgrade materials.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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