New technology of constructing buildings on potentially dangerous landslide slopes
Bibliographic record
Abstract
Рассматриваются вопросы возведения зданий и сооружений на потенциально опасных оползневых склонах.Показаны преимущества устройства фундаментов в таких условиях в виде свай, задавливаемых в грунт статической нагрузкой.Описываются технологии, применяемые для задавливания свай при новом строительстве и при реконструкции зданий.Предлагается новая эффективная технология возведения комбинированных плитносвайных фундаментов, позволяющая сократить время и стоимость строительства.Суть данной технологии заключается в том, что благодаря определенной последовательности операций по устройству фундамента и возведению верхних конструкций здания сначала нагрузку от неполностью построенного здания воспринимает плитный фундамент, а далее, по мере возведения здания возрастающая нагрузка передается на задавленные через отверстия в плите сваи.Это позволяет полностью использовать несущую способность как фундаментной плиты, так и свай комбинированного фундамента, сократить количество свай и в определенной степени управлять осадками сооружения в процессе его возведения.Приводятся описание и результаты лабораторных и полевых экспериментов на модели по изучению работы плитно-свайных фундаментов, выполненных по предлагаемой технологии.Данная технология может быть использована как для возведения сооружений на потенциально опасных оползневых склонах, так и в обычных условиях для массового промышленного и гражданского строительства.К настоящему времени разработаны все основные элементы предлагаемой технологии, в частности способ определения несущей способности свай в ходе ее погружения с использованием ползуче-релаксационного режима, технология погружения свай в лидерные скважины и технология увеличения несущей способности погружаемых свай.
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
Direct model labels (unvalidated)
Per-model category and study-design labels from the labeling rounds. They are machine output, unvalidated, and the disagreement between models ships as data. No study design here is MEDLINE-validated yet.
| Model arm | Categories | Study design | Confidence |
|---|---|---|---|
| gemma | no category Domain: not available · Genre: Methods About the Canadian research system: no · About a Canadian topic: no | Not applicable | low |
| gpt | no category Domain: not available · Genre: Methods About the Canadian research system: no · About a Canadian topic: no | Other design | high |
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) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.004 |
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, unvalidatedLabeled directly by 2 models reading the full record.
The models disagree on parts of this classification; every voice is preserved in the section at the end of the page.
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".