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Enregistrement W2924061024 · doi:10.18372/38223

Features of interaction of organic binder and slag filler

2019· book-chapter· en· W2924061024 sur OpenAlexaboutno aff
Каteryna Krayushkina, Andriy Belyatynsky, Tetiana Khymeryk

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovations in Concrete and Construction Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsphaltAggregate (composite)Slag (welding)Road constructionMaterials scienceMetallurgyForensic engineeringEngineeringComposite materialCivil engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

1. Gustafson K. Road icing on different pavements structures. Investigation at Fest–Field Lincoping 1976–1980 / K. Gustafson // Rapp. Statens vogjch tratikinst. – 1981. – 216A(12). – 174 p. 2. Untersuchungen zum Griffigkeitsverhalten von Splittmastixasphalt–Deckschichten / S. Huschek, J. Dames, J. Kanyi, J. Lindner // Forschung, Strassenbau und Strassenverkchrstechnik. – 2002. – 837. – P. 1–53. 3. Ahmedzade P. Evaluation of steel slag coarse aggregate in hot mix asphalt concrete / P. Ahmedzade, B. Sengoz // Journal of Hazardous Materials. – 2009. – 165 (1–3). – P. 300–305. DOI: dx.doi.org/10.1016/j.jhazmat.2008.09.105. 4. Asi I. M. Use of steel slag aggregate in asphalt concrete mixes / I. M. Asi, H. Y. Qasrawi, F. I. Shalabi // Canadian Journal of Civil Engineering. – 2007. – 34(8). – 902–911. DOI: dx.doi.org/10.1139/107-025. 5. Aide au choix des couches de roulement vis-à-vis de l’adherence / [G. Aussedat, A. Barbiero, A. Baudon et al.]. // Revue Generale des Routes. – 2003. – 813. – P. 59–61. 6. Environmental impacts of steel slag reused in road construction: A crystallography and molecular (XANES) approach / [P. Chaurand, J. Rose, V. Briois, L. Olivi et al.]. // Journal of Hazardous Materials. – 2007. – 139(3). – P. 537–542. DOI: dx.doi.org/10.1016/j.jhazmat.2006.02.060. 7. Dependence of the recycled asphalt mixture physical and mechanical properties on the grade and amount of rejuvenating bitumen // D. Čygas, D. Mučinis, H. Sivilevičius, N. Abukauskas // The Baltic Journal of Road and Bridge Engineering. – 2011. – 6(2). – P. 124–134. DOI: dx.doi.org/10.3846/bjrbe.2011.17. 8. Deniz D. Evaluation of expansive characteristics of reclaimed asphalt pavement and virgin aggregate used as base materials / D. Deniz, E. Tutumluer, J. S. Popovics // Transportation Research Record. – 2010. – 2167. – P. 10–17. DOI: dx.doi.org/10.3141/2167–02. 9. Emery J. Stylink polymer modified asphalt cementpavement performance evalution / J. Emery // Geotechnical Engineering Limited (JEGEL). – 1999. – 12. – P. 1–27. 10. Hassan H. F. Laboratory evaluation of hot-mix asphalt concrete containing copper slag aggregate / H.F. Hassan, K. Al-Jabri // Journal of Materials in Civil Engineering. – 2011. – 23(6). – P. 879–885. DOI: dx.doi.org/10.1061/(ASCE)MT.1943–5533.0000246. 11. Hunt L. Steel Slag in Hot Mix Asphalt Concrete. Final Report State Research Project #511 / L. Hunt, G.E. Boyle. – Oregon Department of Transportation. USA. [Electronic reference]. – 2000. – 19 p. – Access mode: http://www.oregon.gov/ODOT/TD/TP_RES/. 12. Li W. Laboratory test study on asphalt concrete with steel slag aggregates / W. Li, P. Sun, C. Zhang // Applied Mechanics and Materials. – 2012. – 152–154. – P. 117–120. 13. Sivilevičius, H. 2011. The use of constrained and unconstrained optimization models in gradation design of hot mix asphalt mixture / H. Sivilevičius, V. Podvezko, S. Vakrinienė // Construction and Building Materials. – 2011. – 25(1). – P. 115–122. DOI: dx.doi.org/10.1016/j.conbuildmat.2010.06.050. 14. Use of steel slags in automobile road construction / K. Krayushkina, O. Prentkovskis, A. Bieliatynskyi, R. Junevičius // Transport. – 2012. – 27(2). – P. 129–137.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0070,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,196 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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