Optimisation des systèmes et procédures pour la consolidation électro-osmotique des dépôts d'argile sur le terrain
Bibliographic record
Abstract
La consolidation des argiles par électro-osmose est une technologie qui fut appliquée sur certains chantiers depuis les années cinquante. Elle améliore grandement les propriétés mécaniques des argiles normalement consolidées. Par contre, les résultats hétérogènes sur le terrain et la difficulté de maîtriser l'efficacité du traitement, dues aux pertes de potentiel électrique au contact sol-électrodes, font en sorte qu'elle n'a jamais connu un succès commercial. Récemment, un projet in-situ a été réalisé par l'Université de Sherbrooke (BURNOTTE (2003)) avec la collaboration du ministère des Transports du Québec dans la ville de Mont Saint-Hilaire, Québec. Le projet du Mont Saint-Hilaire a été un succès et il a démontré une bonne concordance entre les résultats en laboratoire et les résultats sur le terrain pour un argile normalement consolidée. Le succès de ce projet pilote a fait ressortir quelques problématiques qui devront être comprises et maîtrisées afin que la technologie de consolidation par électro-osmose soit apte à des applications commerciales, dont: (1) influence du degré de surconsolidation ( OCR ); (2) influence de la géométrie sur l'efficacité du traitement; (3) traitement é.-o. des fondations pour un nouveau remblai. La compréhension de ces problématiques est nécessaire pour augmenter l'efficacité du traitement, améliorer la fiabilité des résultats envisagés, améliorer l'homogénéinité et diminuer les coûts du traitement.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
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".