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Enregistrement W3005689199 · doi:10.1139/cjce-2019-0395

Application of nanotechnology in pavement engineering: a review

2020· review· en· W3005689199 sur OpenAlexvenueno aff
Peerzada Mosir Shah, Mohammad Shafi Mir

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2020
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAsphalt Pavement Performance Evaluation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsphaltNanotechnologyApplications of nanotechnologyNanomaterialsEngineeringMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nanotechnology utilizes the research and technology established at the nuclear and molecular or macromolecular levels to comprehend the nanoscale phenomena. In road construction, the bituminous materials are used in enormous amounts. The macroscopic mechanical conduct of these materials still largely relies on microstructure and physical characteristics at a micro and nano scale level. For many years, scientists and engineers have been exploring nanotechnology in civil engineering, but nanotechnology use in this sector has been limited. Nanotechnology has caught the interest of experts and has progressively penetrated into the field of pavement engineering. The article reviews the published works carried out to study the use of nanomaterials in asphalt pavements and illustrates the technique used to enhance asphalt features by the use of these nanomaterials. In this review, multiple nanomaterials are discussed followed by characterization of these nanomaterials, preparation techniques of modified asphalt binder, and finally the effect of nanomaterials on the efficiency of base asphalt binder as well as the asphalt mixture. The primary focus continues on the use of nanotechnology in pavement engineering to achieve a better atmosphere for society based on recognized pavement engineering requirements and difficulties.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,922
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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