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Enregistrement W214498535

EVALUATION OF HOT-MIX ASPHALT SAMPLING TECHNIQUES

2007· article· en· W214498535 sur OpenAlexaboutno aff
Mostafa A. Elseifi

Notice bibliographique

RevueCivil engineering studies. Transportation engineering series · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTransport Systems and Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSample (material)DocumentationSampling (signal processing)Agency (philosophy)Transport engineeringEngineeringTruckChristian ministryCivil engineeringOperations managementComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Insuring the integrity and security of hot mix asphalt (HMA) samples is critical to assuring the quality of the installed product and complying with Federal requirements. Samples of HMA are often taken at the plant with limited state supervision. Further, samples are taken from a truck where obtaining a representative sample can be difficult. The concept of moving the sample location to the job site offers the potential to address the weaknesses cited above. However, there are a number of different approaches, each with advantages and disadvantages. The objective of the proposed research project was to produce a review of successful methods and practices currently used to sample HMA during production and installation. This included visiting other states and providing detailed documentation of the visits. While achieving this objective, sufficient data were collected to allow Illinois Department of Transportation's (IDOT’s) personnel to draw a final recommendation for the optimum technique to be adopted for HMA sampling in future projects. During the course of this project, sampling practices in six highway agencies were evaluated (Kansas, Iowa, Ohio, Michigan, Florida, and Ministry of Transportation of Ontario). Four of these agencies specify roadway sampling, while one agency is experimenting with a new generation of mechanical sampling device and another agency samples directly from a Material Transfer Device (MTD). During the course of this project, areas of improvement in the current Illinois QC/QA program were also identified. In general, sampling behind the paver is being conducted by many states without much difficulty. Based on the site visits conducted in this research, the TRP group determined that the roadway sampling procedure adopted by Michigan Department of Transportation (DOT) is the most appropriate for possible implementation in Illinois. In addition to this sampling technique, sealed bags adopted by Iowa DOT may be used, if necessary, to safely transport samples from the field to lab. Results of this research project also indicated that all visited states have a much higher sampling/testing frequency than Illinois and have successfully implemented an incentive/disincentive specification system. In addition, all visited states comply with the FHWA Technical Advisory (TA) or are in the process of making changes to comply with the TA. Based on these findings, the TRP has determined that the current Illinois QC/QA program is in need of several modifications to ensure successful implementation of roadway sampling, to comply with the TA, and to encourage high-quality construction of HMA. While changing sample location would improve sample security, it would not address shortcomings of the existing QC/QA program. In conjunction with implementation of roadway sampling, it is recommended to base sampling on tons instead of time, that IDOT personnel determine random sampling locations, witness samples taken, and take immediate possession of samples; adopt incentive and disincentive pay; and accept density based on field cores. It is also recommended that the formed TRP group continue effort in revising the QC/QA program to gain compliance with the TA and to introduce changes deemed necessary from our field visits.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations6
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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