MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2157455206 · doi:10.1139/l06-044

Study of recycled polyethylene materials as asphalt modifiers

2006· article· en· W2157455206 sur OpenAlexfundvenueno aff
S Ho, Ronaca Church, Kristel Klassen, Barkley Law, D MacLeod, Ludo Zanzotto

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAsphalt Pavement Performance Evaluation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésLow-density polyethyleneMaterials sciencePolyethyleneComposite materialAsphaltRheometerRheology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There has been interest in modifying asphalt with polyethylene materials, which are a major plastic waste substance, especially low-density polyethylene (LDPE). In this study, combinations of three low molecular weight polyethylene (PE) wax materials and three recycled LDPE materials were used as asphalt modifiers. The modified asphalts were studied using the SuperpaveTM MP1 and MP1a specifications, 1% direct tension test (DTT) failure strain criteria, phase separation, and microscopy. When the molecular weight distribution of the polyethylene modifiers was widened, the bending beam rheometer thermal stress curve of the modified asphalt shifted to the low-temperature end, giving a better critical cracking temperature. Not all recycled LDPE are the same. When using recycled LDPE in asphalt modification, we have to consider the LDPE properties, such as molecular weight and molecular weight distribution, which have been found to play important roles in asphalt's low-temperature properties, hot storage stability, and polymer phase distribution. This study showed that LDPE with lower molecular weight and wider molecular weight distribution are more suitable materials for asphalt modification, compared with high molecular weight LDPE with very narrow molecular weight distribution.Key words: superpave, low-density polyethylene (LDPE), polyethylene, asphalt, recycled, bending beam rheometer (BBR), direct tension tests (DTT), molecular weight distribution, low-temperature grading.

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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations98
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Civil EngineeringMême sujetAsphalt Pavement Performance EvaluationTravaux en français237 207