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Enregistrement W4410094084 · doi:10.1680/jenge.24.00118

Experimental study of mechanical behaviours of lime-treated Quebec silty clay soils under freeze–thaw cycles

2025· article· en· W4410094084 sur OpenAlexaffabout
Sohail Akhtar, Biao Li

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Geotechnics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLimeSoil waterGeotechnical engineeringClay soilEnvironmental scienceSiltGeologyMining engineeringSoil scienceGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In cold regions, environmental factors significantly affect infrastructure such as roads, highways, and pipelines. Although lime and limestone products have been used to stabilise soil and enhance its engineering properties, their application in subarctic regions has been limitedly investigated. This study examines the effect of freezing and thawing on the mechanical responses of lime-treated soils retrieved from northern Canada. Samples were stabilised with lime and subjected to a curing period of up to 28 days to ensure consistent humidity and temperature. The cured samples were evaluated for unconfined compressive strength (UCS) and indirect tensile strength using a custom-designed measurement facility considering the number of freeze–thaw (F-T) cycles, loading rates, and curing duration. The double-punch test is shown to be effective in capturing samples’ brittle tensile behaviour. Our results demonstrate that both the UCS and tensile strength are significantly improved by adding lime to the soil. Both strengths generally degrade during the first ten F-T cycles. However, lime-treated soils begin to regain strength after ten F-T cycles. In addition, our test results show that the lime-treated soil is sensitive to exposure to ambient moisture. Nevertheless, the lime-treated soil still retains a much higher UCS compared with the natural soil.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,858
Score d'incertitude au seuil0,283

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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