ANÁLISE DA CORRELAÇÃO LINEAR ENTRE A DENSIDADE MÁXIMA E O ÍNDICE DE SUPORTE CALIFÓRNIA
Bibliographic record
Abstract
Experimentos e testes com os materiais utilizados em pavimentação são de suma importância para o correto dimensionamento e controle na execução de pavimentos rodoviários. Dentre os ensaios normalmente efetuados estão o Ensaio Normal de Compactação e o ensaio de Índice de Suporte Califórnia. A compactação do solo, através do reagrupamento e acomodação das partículas, deve proporcionar a este, para a energia de compactação adotada, a maior resistência estável possível. Diante desse contexto, foi realizado um estudo estatístico através da verificação de correlação entre os resultados obtidos em ensaios de amostras de uma jazida utilizada para compor o material estrutural de um trecho obra de duplicação da BR101/SE. Como resultado, pôde-se perceber que, apesar de a densidade e a resistência possuírem certa relação, neste experimento, o CBR das amostras não possuía correlação linear com as densidades máximas obtidas, concluindo-se que outros fatores característicos do material podem influenciar no comportamento dos solos quando estes são submetidos às tensões.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".