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Enregistrement W2740170495 · doi:10.1201/9781315100333-111

Evaluation of pavement load bearing capacity comprised of insulation layers during thaw season

2017· book-chapter· en· W2740170495 sur OpenAlexaboutno aff
Leila Hashemian, N. Tavafzadeh, Alireza Bayat

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSmart Materials for Construction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLoad bearingBearing capacityEnvironmental scienceGeotechnical engineeringStructural engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the strategies for minimizing the negative effects of freezing on frost-susceptible subgrade is placing insulation layers on top of the subgrade. This technique helps to mitigate the formation of ice lenses and frost heave in the subgrade and subsequently reduces the associated damage. Using insulation layers prevents subgrade strength reduction that results from the existence of excess water formed from melted ice lenses during thaw season. This paper evaluates the effect of using bottom ash, a recently introduced by-product of power generation, as an insulation layer, as well as the effect of commonly used polystyrene boards on subgrade resilient modulus variations during thaw season at the University of Alberta’s IRRF test road facility in Edmonton, Canada. To evaluate the subgrade strength, Falling-Weight Deflectometer (FWD) testing was conducted at 10-m intervals along the test road during thaw season. The back-calculated moduli from deflection basins were used to determine the resilient modulus of the insulated sections and the control section. The study results revealed that using polystyrene boards as insulation layers protected the subgrade soil from freezing and thawing effect; however, it also reduced the pavement bearing capacity. The bottom ash layer was affected by freeze-thaw, but it could properly protect the subgrade soil without having an adverse effect on pavement bearing capacity.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,605
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0040,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,200 · 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'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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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