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Enregistrement W830058649

Use of Launched Soil Nails to Stabilize Shallow Slope Failure on Urban Access Road 172

2009· article· en· W830058649 sur OpenAlexaboutno aff
Jt Smith, Chris Gräpel, Samuel Albert. Proskin, S. J. Oad

Notice bibliographique

Revue2009 ANNUAL CONFERENCE AND EXHIBITION OF THE TRANSPORTATION ASSOCIATION OF CANADA - TRANSPORTATION IN A CLIMATE OF CHANGE · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Stabilization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoil nailingCulvertGeotechnical engineeringLeveeEngineeringGeologyRetaining wall
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the transportation industry there are many methods of slope and embankment stabilization. Traditional soil nailing is one such method, which employs inserting nails into pre-drilled holes, then grouting them into place. A variant of this procedure, Launched Soil Nails (LSN), uses compressed air to accelerate a 6 m long 40 mm diameter steel nail or rod into the ground at over 350 km/hr. Research has indicated that at this high velocity a shock wave is generated ahead of the nails that elastically deforms the soil which subsequently rebounds and bonds to the nails (i). LSN was used on an Alberta Transportation (AT) project site near the village of New Sarepta about 40 km southeast of Edmonton on Urban Approach Road 172. The failed area was a shallow slope failure approximately 130 m2 in size. The LSN solution was ideal for site specific considerations such as a nearby high pressure oil pipeline, fibre optic cables crossing the failed area, 1200 mm diameter culvert immediately beneath the failed area, high road fill, and limited access. LSN is not a broad replacement for traditional methods of slope stabilization. However, in cases where slope failures can be compared, LSN has its advantages over traditional methods of slope stabilization. LSN reduces cost, saves time, reduces public disruptions, reduces environmental concerns, and is a flexible and viable option for stabilizing slopes.

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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

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
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0030,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations1
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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