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Enregistrement W4409799985 · doi:10.11159/icgre25.214

Comparison of Different Methods for Conducting Multistage Direct Shear Tests

2025· article· en· W4409799985 sur OpenAlexvenueno aff
María José Toledo Arcic

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Civil, Structural, and Environmental Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Health Monitoring Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBundesministerium für Bildung und Forschung
Mots-clésShear (geology)Computer scienceDirect shear testGeologyMaterials sciencePetrology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Large-scale direct shear tests are frequently used to determine the shear strength of coarse-grained or mixed-grained soils.Standard practice requires carrying out at least three singlestage tests, each at a different normal stress on a new specimen.Although this ensures reliable shear parameters, it demands considerable material volume and lengthy testing times.As an alternative, multistage direct shear testing applies multiple shear phases to a single specimen, significantly reducing sample volume and laboratory time.However, each additional shear phase may alter the soil structure and affect subsequent peak shear strengths, especially in dense or overconsolidated soils.This study systematically compares singlestage and multistage direct shear tests on a mixed-grained soil with high gravel content.Five distinct multistage methods (MSA-MSE) were evaluated, varying in shear displacement and normal stress reset conditions.Specimens were compacted to medium-dense to dense conditions with water contents close to the optimum value determined by the standard Proctor test.Comparisons of the defined secant slope 𝑆 10-50 (calculated between 10% and 50% of the peak shear stress), the dilation angle, peak shear strength, and shear parameters (friction angle and cohesion) highlight how methodological differences influence the choice of testing method.The results reveal that methods involving full shear displacement reset between stages (MSB and MSC) provide shear strength parameters closely matching those from singlestage tests.In contrast, methods without full reset (MSA and MSD) or with reversed loading sequences (MSE) produced lower peak shear strengths and distorted shear parameters due to cumulative disturbance or induced overconsolidation.These findings highlight the essential role of controlling both displacement history and loading sequence to ensure reliable parameter interpretation in multistage testing.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
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)0,0020,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,304 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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'admission1
Résumé présentoui

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