Análisis comparativo de materiales de las canteras montan mayo y chancay baños para uso en las vías del proyecto la zanja, Santa Cruz – Cajamarca 2016
Bibliographic record
Abstract
Para establecer una carretera sobre la superficie es necesario hacer diferentes estudios como de topografía del terreno, el estudio de viabilidad de una carretera difiere de análisis comparativos de los materiales a usar como base. Por lo que el presente trabajo de investigación presente el siguiente objetivo: Seleccionar la mezcla de los materiales de las canteras que reúnen las mejores características para uso como Base en las vías del proyecto La Zanja, Santa Cruz Cajamarca 2016, según las normas peruanas MTC-2000 y sus equivalentes internacionales: MTC, ASTM y AASHTO. El análisis se obtuvo de las mezclas de dos canteras Montan Mayo y Chancay Baños, cerca en el distrito de Pulán, provincia de Santa Cruz, departamento de Cajamarca. Desde el 11 de enero al 11 de julio del 2016. \n \nCon la mezcla de los materiales se buscó mejorar las características de las canteras en estudio combinándolas en proporción 75%-25%, 50%-50% y 25%-75%. Obteniendo los siguientes resultados: La mezcla seleccionada de los materiales de las canteras que reúnen las mejores características para uso como Base en las vías del proyecto La Zanja, es en proporción de 50% de la cantera Montan Mayo y 50% de la cantera Chancay Baños, no cumple con la gradación granulométrica y el CBR y presenta resistencia a la abrasión de 59.3%, porcentaje no admitido para Bases por las Especificaciones Técnicas peruanas. La cantera Chancay Baños contiene un bajo porcentaje de finos y una resistencia a la abrasión de 31.75%. Donde la granulometría si, se encuentra dentro de los husos que establecen las especificaciones peruanas para capas de Base, el CBR obtenido en laboratorio, es de 76%, no cumple con los requerimientos técnicos.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 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 teacher head, 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".