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Enregistrement W7026804377

Análisis comparativo de materiales de las canteras montan mayo y chancay baños para uso en las vías del proyecto la zanja, Santa Cruz – Cajamarca 2016

2017· dissertation· es· W7026804377 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuerenati · 2017
Typedissertation
Languees
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical and construction materials studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Nova scotiaBase (topology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Para establecer una carretera sobre la superficie es necesario hacer diferentes estudios como de topografía del terreno, el estudio de viabilidad de una carretera difiere de análisis comparativos de los materiales a usar como base. Por lo que el presente trabajo de investigación presente el siguiente objetivo: Seleccionar la mezcla de los materiales de las canteras que reúnen las mejores características para uso como Base en las vías del proyecto La Zanja, Santa Cruz Cajamarca 2016, según las normas peruanas MTC-2000 y sus equivalentes internacionales: MTC, ASTM y AASHTO. El análisis se obtuvo de las mezclas de dos canteras Montan Mayo y Chancay Baños, cerca en el distrito de Pulán, provincia de Santa Cruz, departamento de Cajamarca. Desde el 11 de enero al 11 de julio del 2016.
\n
\nCon la mezcla de los materiales se buscó mejorar las características de las canteras en estudio combinándolas en proporción 75%-25%, 50%-50% y 25%-75%. Obteniendo los siguientes resultados: La mezcla seleccionada de los materiales de las canteras que reúnen las mejores características para uso como Base en las vías del proyecto La Zanja, es en proporción de 50% de la cantera Montan Mayo y 50% de la cantera Chancay Baños, no cumple con la gradación granulométrica y el CBR y presenta resistencia a la abrasión de 59.3%, porcentaje no admitido para Bases por las Especificaciones Técnicas peruanas. La cantera Chancay Baños contiene un bajo porcentaje de finos y una resistencia a la abrasión de 31.75%. Donde la granulometría si, se encuentra dentro de los husos que establecen las especificaciones peruanas para capas de Base, el CBR obtenido en laboratorio, es de 76%, no cumple con los requerimientos técnicos.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,282
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,263 · 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.

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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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