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Enregistrement W4409722804 · doi:10.38035/gijes.v3i1.353

Field Soil Density Analysis Using the Sand Cone Method on the Segayam–Lebak Gedong Road Improvement Project, Ogan Ilir Regency

2025· article· en· W4409722804 sur OpenAlexaboutno aff
Rahmad Hidayat Saputra, Anna Elvaria

Notice bibliographique

RevueGreenation International Journal of Engineering Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical and construction materials studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematicsEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Road infrastructure is crucial for the economy's smooth functioning, but its current state is largely due to natural and human factors, leading to increased traffic. Quality control is essential in road construction planning, focusing on aggregates, subgrade, and subbase layers. Factors such as water content, soil type, and compacted soil can affect soil density. A dense sub-base layer provides good bearing capacity, strengthening road construction. Improving road infrastructure is essential for maintaining the economy's lifeblood, supporting people's movement and influencing distribution and logistics activities. With the development of cities and technological advancements, national roads have grown, passing through provincial capitals and regency/city capitals. The Ogan Ilir Regency Government, through the Public Works and Housing Office, is working to meet community needs in road infrastructure, particularly in rural areas. However, many road conditions in Ogan Ilir Regency still need repairs and improvements. Road improvement in Ogan Ilir Regency should be carried out using good methods and optimal supervision. The sand cone method, which employs Ottawa sand as a parameter for soil density, is used to inspect the field density of the compacted soil layer or pavement layer.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,355
Score d'incertitude au seuil0,268

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,262 · 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'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
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Résumé présentoui

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