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Enregistrement W7097309792

57ième CONGRÈS CANADIEN DE GÉOTECHNIQUE 57TH CANADIAN GEOTECHNICAL CONFERENCE 5ième CONGRÈS CONJOINT SCG/AIH-CNN 5TH JOINT CGS/IAH-CNC CONFERENCE A Lower Limit for the Water Permeability Coefficient

2015· article· en· W7097309792 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPermeability (electromagnetism)ResidualAtterberg limitsWater flowLimit (mathematics)Liquid flowFlow (mathematics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The unlimited decrease in the liquid water coefficient of permeability, kw, with increasing soil suctions produces a shut off of water flow. It is known, however, that significant quantities of water flow occur even at relatively high soil suctions and the extremely small values for kw can cause serious difficulties in the numerical solution of seepage problems. The objective of the present study is to suggest an appropriate lower limit for kw in order to ameliorate numerical difficulties. Two approaches for imposing lower limit for kw were evaluated. First, the residual conditions were used for the calculation of the minimum value of kw. The values of kw at the residual conditions were found to provide an inappropriate lower limit for kw. The second approach was based on the water vapour flow theory. A vapour permeability function was developed and used to determine the change in water vapour permeability with suction. Based on the comparison of liquid water and overall permeability functions, a lower limit for kw was established. The results presented herein suggest that a constant value of 1u10-14 m/s can be used as a minimum coefficient of liquid water permeability in liquid water flow analyses. RÉSUMÉ La diminution illimitée du coefficient de la perméabilité de l'eau liquide, kw, avec l'augmentation des succions de sol produit l’interruption de l'écoulement de l'eau. On le sait, cependant, que les quantités significatives d'écoulement de

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,555
Score d'incertitude au seuil0,964

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2880,077

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,186 · 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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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