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Enregistrement W2037520393 · doi:10.1139/l08-124

Utilization of white cement bypass dust as filler in asphalt concrete mixtures

2009· article· en· W2037520393 sur OpenAlexvenueno aff
Khaled Ramadan, Ahmed Ashteyat

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAsphalt Pavement Performance Evaluation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsphaltLimeFiller (materials)CementAggregate (composite)Materials scienceAsphalt concreteComposite materialSubstitution (logic)MineralEnvironmental scienceMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research was carried out to investigate potential reuses of white cement bypass dust (WCBPD) in the Hashemite Kingdom of Jordan. For this purpose, five different asphalt concrete mixtures were prepared using lime mineral filler (control), 2%, 4%, 6%, and 8% WCBPD substitution for lime mineral filler (LMF). The mixtures were subjected to Marshall testing. Results indicated that the substitution of 2% WCBPD for LMF essentially produced almost the same optimum bitumen content (OBC) as the control mixtures (5.5% by weight of aggregate). The substitution of 4% WCBPD slightly increased the OBC to 5.7% by weight of aggregate without any significant negative effect on asphalt concrete properties (stability, flow, voids in mineral aggregates (VMA), and percent of air voids (Pav)). However, further increase in the substitution ratios (6% and 8%) WCBPD was associated with an increase in the OBC to 6.1% and 6.2%, respectively, which makes them uneconomical mixtures. Thus, 4% WCBPD substitution for LMF would be the optimum used in asphalt paving mixtures.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,126
Score d'incertitude au seuil0,661

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations17
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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