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Enregistrement W4410635883 · doi:10.1139/cgj-2024-0692

Field evaluation of geocell parameters for enhancing performance of unpaved roads

2025· article· en· W4410635883 sur OpenAlexvenueno aff
Sayanti Banerjee, Bappaditya Manna, J. T. Shahu

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Stabilization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeotechnical engineeringField (mathematics)Environmental scienceEngineeringCivil engineeringGeologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study evaluates the impact of key geocell parameters on the performance of reinforced pavement sections over problematic soils in Dholera, Gujarat, India. A total of seven test sections were built, comprising one unreinforced and six reinforced (RE) sections with varying geocell heights ( H = 75, 100, and 150 mm) and weld spacings (SW = 330 and 356 mm). Field testing included falling weight deflectometer and full-scale instrumented plate load tests. Results indicate that reinforced sections with lower weld spacings and greater geocell heights (SW330-H150) demonstrated significantly higher bearing capacity compared to those with larger weld spacings and smaller geocell heights. The subgrade stress dispersion angle for reinforced sections ranged from 40.73° to 51.40°, while the maximum modulus improvement factor observed was 2.31. Reinforced sections achieved service life ratio values between 2.07 and 2.38, signifying extended service life over expansive soils. Strain analysis indicated that geocells with greater weld spacing and reduced height experienced higher strain levels. Notably, the RE sections SW330-H100 and SW356-H150 exhibited similar performance, while SW330-H75 showed comparable results to SW356-H100. These findings emphasize the importance of optimizing geocell height and weld spacing for enhanced pavement performance, providing key insights for pavement design in challenging soil conditions.

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)0,001
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 enseignants0,170
Score d'incertitude au seuil0,407

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 GPT0,226
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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