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Enregistrement W1918074162 · doi:10.1139/cjce-2014-0340

Performance evaluation of fog seals on chip seals and verification of fog seal field tests

2015· article· en· W1918074162 sur OpenAlexvenueno aff
Jeong Hyuk Im, Y. Richard Kim

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInfrastructure Maintenance and Monitoring
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNorth Carolina Department of Transportation
Mots-clésSkid (aerodynamics)Seal (emblem)AsphaltWearing courseAggregate (composite)ChipEnvironmental scienceEngineeringForensic engineeringGeotechnical engineeringMarine engineeringMaterials scienceMechanical engineeringComposite materialTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With an increasing emphasis on pavement preservation treatments due to economic concerns over the high costs of paving materials, one of the most cost-effective pavement preservation treatments, chip seals, now constitutes a significant proportion of the pavement preservation treatments used in the North Carolina highway network. To mitigate a major problem with chip seals, i.e., the loose aggregate particles, fog seals, which are composed of an emulsified product placed on top of the chip seal, can be used to help control the loose aggregate. For this study, fog seals were applied on top of newly fabricated chip. The surface texture of the fog-sealed chip seals was analyzed using the British pendulum test and a three-dimensional laser. Also, fog seal field test methods that were developed to suggest appropriate traffic opening times after fog seal construction were verified. The main findings presented in this paper are that: (i) the use of polymer-modified emulsions improves fog seal performance in terms of better aggregate retention and bleeding resistance; (ii) the skid resistance problems are not evident once the fog seal is applied on the recommended chip seal type; (iii) the relationship between skid number and mean profile depth can be determined based on three trends that are dependent on traffic loadings, and (iv) although the fog seal field tests were unable to be completed due to safety concerns, it can nonetheless be recommended that approximately 60 min after fog seal construction is an appropriate traffic opening time.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,205 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations23
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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