Comparativa de métodos químicos en la estabilización de suelos Cohesivos (Arcillosos): Cal, Cloruro de Calcio y Sulfato de Calcio (Yeso)
Bibliographic record
Abstract
El propósito de este estudio experimental es presentar los resultados obtenidos de una investigación sobre la estabilización de un suelo arcilloso mediante tres métodos químicos: cal, cloruro de calcio y sulfato de calcio (yeso). Se recolectó una muestra de arcilla en la ciudad del Puyo y se realizaron pruebas de sondeo para obtener muestras inalteradas. Se llevaron a cabo diversos ensayos, como el de cono y arena de Ottawa, así como ensayos de penetración estática y dinámica, para determinar las propiedades del suelo según normativas específicas. Tras pulverizar la muestra, se realizaron pruebas de Límites de Atterberg para identificar el tipo de suelo según el Sistema Unificado de Clasificación de Suelos (SUCS). Además, se evaluó el Índice CBR después de un ensayo de próctor modificado, determinando así la humedad óptima y la densidad máxima según normativas específicas.Se prepararon bloques mezclando el suelo con cada aditivo químico en diferentes porcentajes y se dejaron curar durante 7, 14 y 21 días antes de someterlos a ensayos de compresión para evaluar su resistencia máxima. Los resultados se presentan detalladamente en tablas y gráficas, demostrando la eficacia de cada método de estabilización química en el suelo arcilloso estudiado.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".