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Enregistrement W2158257514 · doi:10.1520/stp14763s

Variations in Backcalculated Pavement Layer Moduli in LTPP Seasonal Monitoring Sites

2000· book-chapter· en· W2158257514 sur OpenAlexaboutno aff
RC Briggs, EO Lukanen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Underground Structures
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Seasonal variations in structural parameters were calculated from Falling Weight Deflectometer data on 25 LTPP flexible seasonal monitoring sections. In all, 23,976 deflection basins were analyzed. The deflection basins were collected monthly between the fall of 1993 and the spring of 1995. The test locations were distributed around North America from Saskatchewan to South Texas and from Idaho to Maine. The sections all consisted of asphalt surfacing and granular bases (and some granular subbases) over subgrades. Asphalt thicknesses ranged from 46 to 277#mm. Seasonal variations observed on selected sections in this database and documented in this paper include variations in asphaltic materials with temperature, variations in moduli of the unbound materials with precipitation, and variations in moduli of unbound materials due to freeze/thaw. For moderately thick to thick asphalt sections (>125 mm) the temperature dependency can clearly be seen in the deflection basins. As expected, this variation in deflections, and AC modulus is sinusoidal over the year. The amplitude of the sinusoidal variations were found to be heavily influenced by the thickness of the AC layer. Thicker AC sections exhibited higher sinusoidal variations. Base and subgrade values tended to be influenced by temperature but remained more consistent throughout the year except in cases where freeze̸thaw effects were seen. During freeze conditions, the moduli of the unbound (base and subgrade) layers drastically increased.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,943
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,195 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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