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Record W7135312111

Análisis de licuación del tramo de la Ruta Nacional 23 entre puerto Caldera y el puente sobre el río Barranca

2023· other· es· W7135312111 on OpenAlexaboutno aff
Laura Patricia Solano Matamoros, Ana Lorena Monge Sandí

Bibliographic record

VenueInvestigative News in Education (Universidad de Costa Rica) · 2023
Typeother
Languagees
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsCalderaPortugueseQuarter (Canadian coin)Context (archaeology)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dado el acontecimiento ocurrido el pasado 06 de junio del año en curso sobre la Ruta Nacional 23, tras el paso de la tormenta tropical #6, que provocó un incremento significativo en los oleajes del Pacífico en el territorio nacional, registrando olas de hasta 3 metros de altura, el LanammeUCR se da a la tarea de realizar varios análisis geológico – geotécnicos en el sitio afectado. Se debe contemplar que la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica de Estados Unidos (NOAA, por sus siglas en inglés) ha documentado un aumento de uno o dos grados centígrados en la temperatura del mar costarricense, lo que implica un incremento en el nivel del mar de al menos 15 a 20 centímetros, lo cual propicia que, con un leve aumento en el oleaje, se sobrepase el nivel del rompeolas colocado en Caldera, llegando a la calzada y contribuyendo a la saturación del entorno. Entre los análisis realizados, el presente informe expone los resultados del análisis de licuación realizado en cuatro ubicaciones a lo largo del tramo de la Ruta Nacional 23, que abarca desde el desvío al puerto Caldera hasta el puente sobre el río Barranca. En la zona del puente sobre el río Barranca, se identificaron factores de seguridad que indican la susceptibilidad a la ocurrencia del fenómeno de licuación en estratos localizados a partir de los 8 metros de profundidad. En términos generales, se subraya la importancia de realizar un análisis con una mayor exploración geotécnica para que el profesional geotecnista tome decisiones respecto a la implementación de soluciones, dado el continuo aumento de los oleajes en la zona. El incremento del nivel del mar provoca la saturación de estratos ubicados en capas más superficiales, lo que, de acuerdo con los resultados de este análisis, podría hacer que sean susceptibles al fenómeno de licuación, ocasionando desplazamientos laterales y asentamientos que podrían afectar el tramo de la carretera de la Ruta nacional 23 y las estructuras cercanas

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.255
Threshold uncertainty score0.506

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.001
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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.

Opus teacher head0.016
GPT teacher head0.303
Teacher spread0.287 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2023
Admission routes1
Has abstractyes

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