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Enregistrement W2577091385 · doi:10.1139/cjce-2016-0143

Field and laboratory permeability of asphalt concrete pavements

2017· article· en· W2577091385 sur OpenAlexaffvenueabout
Moustafa Awadalla, A O Abd El Halim, Yasser Hassan, Imran Bashir, F Pinder

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAsphalt Pavement Performance Evaluation
Établissements canadiensMinistry of Transportation of OntarioCarleton UniversityCantox Health Sciences International
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPermeability (electromagnetism)AsphaltGeotechnical engineeringUltimate tensile strengthAsphalt pavementLaboratory testAsphalt concreteComposite materialMaterials scienceGeologyEngineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hot mix asphalt pavements that have been poorly designed, compacted, and (or) constructed have higher chances of experiencing moisture-related damage. This research evaluates the interrelationship between field–laboratory permeability and other mechanical and physical pavement characteristics. Eight sites in Eastern Ontario were selected for evaluating the pavement’s field permeability and core extraction. Laboratory specimens of the same mixes studied in the field were prepared using the Superpave gyratory compactor (SGC). The relative density (RD), lab permeability, and indirect tensile strength (IDT) tests were performed on the field-recovered cores and SGC specimens. Permeability, RD, and IDT were found to be related such that as RD and (or) IDT decreases, the permeability increases exponentially. The strength of these relationships varied for the three test settings (SGC, field-recovered cores, and field measurements). The coefficients of field permeability and laboratory permeability using field-recovered cores were statistically different, with a fair relationship between these two test settings.

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 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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,440

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations13
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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