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Enregistrement W4415486743 · doi:10.1139/cgj-2025-0643

Long-term performance of geogrid embedded in railway pile-supported embankment

2025· article· en· W4415486743 sur OpenAlexvenueno aff
Shun Liu, Zheng Luo, Xuecheng Bian, Yunmin Chen

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Stabilization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésGeogridSubsoilLeveeGeosyntheticsServiceability (structure)Tension (geology)Consolidation (business)Geotextile

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To ensure the long-term serviceability of rail infrastructure reinforced by geosynthetics, a keen understanding of the evolution of geosynthetics under extreme conditions and moving train loads is important. In this study, a full-scale model of a geosynthetic-reinforced pile-supported embankment under a high-speed railway was constructed. Soil stress and geogrid tension were monitored to evaluate the effectiveness of the geogrid. Static geogrid tension was determined from the soil stress above the geogrid over the subsoil and the subsoil reaction. The results show that without support from the subsoil, static tension increased as the geogrid stretched. In addition, owing to the interlock between the geogrid holes and soil particles, geogrid tension could be manipulated by effective stress applied to the geogrid. In particular, static geogrid tension was notably reduced by embankment saturation. Further examination showed that dynamic geogrid tension developed with soil arching and manifested the same trend as dynamic stress under train speed variations. Furthermore, geogrid ribs along longitudinal direction (direction of train movement) exhibited high dynamic tension. During long-term loading, static geogrid tension remained stable under low water level conditions. In contrast, saturated soil was compacted under long-term loading, causing geogrid tension to increase over time, particularly under high-speed loading.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

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 ouverte0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,197 · 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'étudeObservationnel
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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