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Enregistrement W1603913332

Cold Weather Paving Using Warm Mix Asphalt Technology

2008· article· en· W1603913332 sur OpenAlexaboutno aff
S Manolis, T Decoo, P Lum, Massimo Greco

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAsphalt Pavement Performance Evaluation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompactionAsphaltAsphalt pavementEnvironmental scienceCold weatherCementHot weatherWaste managementEngineeringGeotechnical engineeringMeteorologyMaterials scienceComposite materialGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Asphalt cement modified with HyperTherm was used to demonstrate that warm mix asphalt technology can be used to extend the paving season by facilitating paving in cold weather. HyperTherm was validated as an effective warm mix technology during an overlay project on Katimavik Road in the City of Ottawa. The project involved the City of Ottawa mew 4.75 mm FC1 mix intended for traffic level C (3 to 10 million Equivalent Single Axle Loads) placed at a nominal 25 mm thickness. PG 58-28 modified with HyperTherm was used as the asphalt cement. The warm mix was produced at about 120 degrees C at the plant and compacted at between 75 to 90 degrees C. Phase two of the study utilized the improved mix workability properties imparted by warm mix technology to extend the paving season in a cold weather application. Oxford Road 4 in the County of Oxford, Ontario, was paved in December with PG 58-28 modified with HyperTherm. The mix was produced at conventional hot mix temperatures. Compaction targets were achieved despite the low ambient air temperatures and frozen granular grade by utilizing the improved workability imparted by the warm mix modifier.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,496
Score d'incertitude au seuil0,524

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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