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Enregistrement W2150932733 · doi:10.3141/2044-11

Effect of Bituminous Material Rheology on Adhesion

2008· article· en· W2150932733 sur OpenAlexaff
Imad L. Al‐Qadi, Eli H Fini, Jean‐François Masson, Kevin M. McGhee

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Record Journal of the Transportation Research Board · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAsphalt Pavement Performance Evaluation
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesFederal Highway Administration
Mots-clésSealantMaterials scienceAsphaltViscoelasticityComposite materialRheologyAdhesiveAdhesionViscosityPaint adhesion testingGlass transitionBond strengthPolymerLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bituminous materials are used in many civil engineering applications in which adhesion to a substrate is essential for good performance. Yet it is not possible to predict the adhesion of these materials. The particular case of bituminous crack sealants is of interest; the effect of sealant viscosity, aging, test temperature, and loading rates was investigated by means of a blister test. This test provided the bonding characteristics to a model aggregate in relation to interfacial fracture energy (IFE). From testing of several sealants, it was found that pouring viscosity affects adhesion and that higher viscosities help to attain higher IFEs. Temperature was found to play a key role on bonding characteristics and failure mechanism because it affected the viscoelastic properties of the sealant. The glass transition temperature (T g ) was found to have a governing role on bonding characteristics. At temperatures above T g , bond strength was found to be affected by sealant flow such that failure was flow related; that is, cohesive failure prevailed. At temperatures below the T g , at which sealants were stiff and bulk deformation was low, stress was directed toward the interface so that failure tended to be adhesive. In taking into account temperature and test rates, an IFE master curve was obtained for a sealant. Such a curve may be used in predicting and comparing sealant IFE.

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)0,005
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil0,729

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,301 · 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'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

Citations15
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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