Theoretical Review of Different Asphalt Mix-Design Methods and their Applicability for Developing Countries like Zambia
Notice bibliographique
Résumé
Asphalt pavements in Zambia have been experiencing premature failures due to distresses such as rutting, fatigue cracking, bleeding, moisture damage, and pot-holing. Most of these failures have been attributed to poor workmanship of contractors who fail to adhere to specifications. Literature has, however, revealed that the materials used and the mix-design methods adapted also have a significant effect on the long-term performance of these asphalt pavements. To mitigate for these effects, some developed countries have developed new approaches such as Superpave and balanced mix design (BMD) methods that are performance-based, for the design of hot-mix asphalt (HMA) with the primary objective of improving the performance of asphalt pavements. By contrast, Zambia, like most developing countries, still uses the empirical Marshall Stability method that has inherent challenges in satisfactorily addressing the aforementioned pavement failures. This paper presents a theoretical review of the material types and mix-design methods currently used in Zambia to verify if premature failures of pavements can be attributed to the materials used and/or the mix-design methods adapted. Different mix-design methods and their characteristic attributes were comparatively reviewed to assess their potential applicability for use in a developing tropical countries like Zambia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».