ENSAIOS DE ARRANCAMENTO EM SOLO REFORÇADO COM MALHAS DE PNEUS
Bibliographic record
Abstract
[pt] A utilização de pneus usados é uma técnica interessante para reforço de solos, sob o aspecto ambiental. Os pneus usados constituem uma matéria-prima abundante e de custo reduzido. A técnica de utilização de pneus em obras geotécnicas vem sendo difundida no Brasil desde meados dos anos 90, com a construção do muro experimental de solopneus da PUC-Rio, em colaboração com a Fundação Geo-Rio e a Universidade de Ottawa (Canadá). O presente trabalho tem por objetivo apresentar a metodologia para avaliação da resistência ao arrancamento de malhas de pneus. Os pneus podem ser dispostos em um plano horizontal e amarrados entre si, formando uma malha de reforço. Podem ser utilizados pneus inteiros ou com uma das bandas laterais cortadas. A sobrecarga atuando no reforço provém do confinamento provocado pela altura do aterro de solo, construído sobre a malha de pneus. Os ensaios de arrancamento dos pneus no campo utilizaram uma estrutura metálica de reação, atirantada, a qual foi desenvolvida especificamente para o programa experimental sobre reforço de solos. Os resultados permitiram idealizar um mecanismo de ruptura envolvido no processo de arrancamento das malhas de pneus, bem como a verificação das características de resistência e deformabilidade deste tipo de reforço.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".