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Enregistrement W2131789867 · doi:10.1139/t2012-041

Geotechnical characteristics of recycled crushed brick blends for pavement sub-base applications

2012· article· en· W2131789867 sur OpenAlexaffvenue
Arul Arulrajah, J. Piratheepan, Myint Win Bo, Nagaratnam Sivakugan

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRecycled Aggregate Concrete Performance
Établissements canadiensNorthern Ontario Academic Medicine Association
Organismes subventionnairesSustainability Victoria
Mots-clésCrushed stoneGeotechnical engineeringCalifornia bearing ratioAggregate (composite)BrickCompactionAbrasion (mechanical)Materials scienceAbsorption of waterBase courseAsphaltComposite materialGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents the findings of a laboratory investigation on the characterization of recycled crushed brick when blended with recycled concrete aggregate and crushed rock for pavement sub-base applications. The engineering properties of the crushed brick blends were compared with typical state road authority specifications in Australia for pavement sub-base systems to ascertain the potential use of crushed brick blends in these applications. The experimental programme included particle-size distribution, modified Proctor compaction, particle density, water absorption, California bearing ratio (CBR), Los Angeles abrasion, pH, organic content, and repeated load triaxial tests. Laboratory tests were undertaken on mixtures of 10%, 15%, 20%, 25%, 30%, 40%, and 50% crushed brick blended with recycled concrete aggregate or crushed rock. The research indicates that up to 25% crushed brick could be safely added to recycled concrete aggregate and crushed rock blends in pavement sub-base applications. The repeated load triaxial test results on the blends indicate that the effects of crushed brick content on the mechanical properties in terms of permanent deformation and resilient modulus of both the recycled concrete aggregate and crushed rock blends were marginal compared to the effects on dry density and moisture content.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations158
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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