MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3045086262 · doi:10.4236/ojce.2020.103016

Impact of Intrinsic Properties of Aggregate and Volumetric Properties of Hot Mixture Asphalt (HMA) in the Influence of the Resistance to Rutting

2020· article· en· W3045086262 sur OpenAlexaff
Mouhamed Lamine Chérif Aidara, Makhaly Bâ, Alan Carter

Notice bibliographique

RevueOpen Journal of Civil Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAsphalt Pavement Performance Evaluation
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGradationRutAsphaltAggregate (composite)Asphalt pavementGeotechnical engineeringMaterials scienceComposite materialEnvironmental scienceGeologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Several studies show that properties of Hot Mixture Asphalt (HMA) mix design materials, aggregate gradation and volumetric properties had an influence on their resistance to rutting. However, these properties do not impact in the same way this performance. For a given aggregate type, an infinity aggregate gradation type can be observed, and for each type of HMA several types of bituminous binder can be used. This article aims to measure the evolution of resistance to rutting according to the three main classes of National Cooperative Highway Research Program (NCHRP) aggregate gradation (dense-graded, fine-graded and coarse-graded). To this end, a study was conducted on the measurement of rutting resistance for eight bituminous mixtures manufactured with two bitumen types and two types of manufacturing aggregates. The results showed that there is a priority order of these different parameters on the influence of the resistance to rutting. This highlights a competition between the properties of aggregate and type of granular skeleton. Indeed, for the same type of aggregate, asphalt binder type first impacts resistance to rutting of the HMA followed by aggregate gradation, volumetric properties of the mix and finally by the angularity of the aggregates. However, this order cannot be fixed and can depend of the intensity of each parameter.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,596
Score d'incertitude au seuil0,360

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,211 · 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.

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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOpen Journal of Civil EngineeringMême sujetAsphalt Pavement Performance EvaluationTravaux en français237 207