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Enregistrement W4414257869 · doi:10.18280/rcma.350403

Effect of Initial Saturation Level on Leaching and Permeability of Treated Gyoseous Soil

2025· article· fr· W4414257869 sur OpenAlexvenueno aff
Israa S. Hussein, Naser Abed Hassan, Mahmood G. Jassam

Notice bibliographique

RevueRevue des composites et des matériaux avancés · 2025
Typearticle
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture, Soil, Plant Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSaturation (graph theory)Permeability (electromagnetism)Water contentMoistureSoil waterLimeDegree of saturationHydraulic conductivity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Water passing through gypseous soil mass dissolved and leached the gypsum slats, making the presence of these soils a problematic issue for important projects and buildings.By implementing the soil with three different stabilizer materials (cement = 8%, lime = 4%, and fly ash = 8%), this effort aims to improve gypseous soil's permeability and leaching properties.To study the influence of initial compacted moisture content on permeability and leaching, all the samples were compacted at their field unit weight with different initial compacted saturation levels (20%, 50%, and 70%).The constant head method used for the calculation of the permeability coefficient keeps the water flow through the soil sample in a glass cylinder constant for a long five days.The results show that compacting the treated soil up to a 50% saturation level leads to a clear decrease in permeability and leaching.The permeability coefficient decreased by about 17%, 27%, and 42% when compacted at initial saturation level of 20%, while decreased by about 76%, 84%, and 92% when compacted at an initial saturation level of 50% and compacting the treating soil at an initial saturation level of 70% decreases the permeability coefficient by about 88%, 95%, and 100% for soils combined with fly ash, lime, and cement, respectively.A statistical analysis was conducted on the experimental results.Non-linear regression analysis was used to derive the relationship between the input variables (degree of saturation, type of treated material, and time) and their effect on the permeability coefficient.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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