Notice bibliographique
Résumé
This paper presents the results of a comprehensive laboratory study on the thermal conductivity of dense and broadly graded coarse base-course materials used in pavements. Materials were selected from eight quarries along the axis of the St. Lawrence River to include a variety of samples of different geological origins. Nearly 200 tests were performed in a thermal conductivity cell using Pyrex heat flux meters to characterize the relationships between the thermal conductivity of unfrozen and frozen samples and the waterice content. Sixteen tests were also performed on solid rock cylinders to characterize the influence of mineralogy on the thermal conductivity of solid particles from the selected quarries. The most widely used empirical prediction models for thermal conductivity of soils from the literature were found inappropriate to estimate the thermal conductivity of base-course materials. An improved model using the geometric mean method to compute the thermal conductivity for the solid particles and the saturated materials, a modified form of the geometric mean method to predict the thermal conductivity of dry materials, and empirical relationships to assess the normalized thermal conductivity of unfrozen and frozen base-course materials are presented. This new model predicted well the thermal conductivity for more than 150 unfrozen and frozen coarse sand and gravel samples from the literature. A step by step methodology is proposed to assess the thermal conductivity of base-course materials.Key words: base course, porosity, degree of saturation, mineralogy, unfrozenfrozen, thermal conductivity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».