Assessing and Using the Segregation Potential in Pavement Engineering
Notice bibliographique
Résumé
During winter, frost penetrates in pavement materials and subgrade soils. When the frost front reaches frost susceptible subgrade soils, water is sucked toward the frozen fringe where ice lenses are formed. Heave of the pavement surface resulting from these phenomena can reach and even exceed 150 mm for climatic conditions prevailing in Canada. Frost heave in soils is the result of the combined action of heat and moisture transfer in freezing soils. Freezing soils in a pavement system are subjected to a thermal gradient. As a result, a negative pore water pressure gradient is created behind the freezing front, in a thin layer of partly-frozen soil known as the frozen fringe. Based on this understanding of the frozen fringe conditions, Konrad and Morgernstern (1980) have developed the segregation potential concept to model one dimensional frost heave in soils. The segregation potential is a mechanistic index allowing for the quantification of the frost susceptibility of a given soil in specific climatic conditions. The segregation potential concept has been used for more than two decades for several engineering applications. The paper will describe how the segregation potential can be assessed using a freezing test or estimated using various approaches. It will also describe how the segregation potential can be used to perform frost analysis of pavements subjected to cold climates.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».