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Enregistrement W2588105231 · doi:10.1139/cjce-2016-0071

Évolution des propriétés physiques des abrasifs routiers exposés à un cycle hivernal et perspectives de leur réutilisation

2017· article· fr· W2588105231 sur OpenAlexaffvenueabout
Said Mokhbi, Gabriel J. Assaf, Naima Yacef

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2017
Typearticle
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueAsphalt Pavement Performance Evaluation
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhysicsPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette recherche s’inscrit dans le contexte de l’identification et de la validation de solutions pratiques et économiques qui permettraient de réutiliser des millions de tonnes de matériaux granulaires d’abrasifs épandus chaque année au Québec pour assurer la sécurité des transports en période hivernale. Le comportement des abrasifs montre une dégradation de leurs propriétés intrinsèques, due essentiellement à une transformation de leur fuseau granulométrique qui rétrécit, laquelle résulte des efforts principalement de compression entre le passage du trafic et la chaussée. Il n’en demeure pas moins qu’ils conservent des propriétés mécaniques qui les classent dans la catégorie 1 des matériaux fins de la norme NQ 2560-11/2002 établie par le Bureau de normalisation du Québec (BNQ) en 2002. Les résultats des essais de caractérisation physique leur permettent un certain nombre de possibilités de réutilisation en adéquation avec les lois, les normes et les règlements en vigueur au Québec. Une application dans les enrobés est à ce titre testée avec succès.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,492
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,235 · 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
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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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