A review on the best practices in concrete pavement design and materials in wet-freeze climates similar to Michigan
Notice bibliographique
Résumé
The research presented in this paper aims to identify best practices of design and materials for concrete pavements in wet-freeze climates similar to the Michigan State. For the purposes of this paper, a best practice is a procedure that has been shown by field-validated research or experience to produce improved results and that is established or proposed as a standard suitable for widespread implementation. The local wet-freeze climate makes the requirements for Michigan's pavement system different from many other regions. Wet-freeze climates can result in various concrete pavement distress mechanisms such as thermally-induced cracking, freeze-thaw deterioration, accelerated cracking due to loss of support, frost heave, and material degradation. Therefore, appropriate procedures for design and material selection need to be selected to withstand high precipitation and freezing winter temperatures. Failure to take into account the climatic conditions may lead to inadequate or reduced pavement performance. However, utilizing appropriate techniques and materials could potentially improve the quality and increase the service life of the concrete pavement. Three design methods and five materials have been identified, and examples of their successful performance in wet-freeze climates are provided. In addition, the reasons that give them the superior performance in wet-freeze climates are discussed in detail. Keywords: Concrete pavements, Pavement design, Pavement materials, Best practice, Wet-freeze climate
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».