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Enregistrement W3164836569 · doi:10.1177/03611981211013026

Assessing Climate Change Impact on Asphalt Binder Grade Selection and its Implications

2021· article· en· W3164836569 sur OpenAlexaffabout
Surya Teja Swarna, Kamal Hossain, Harshdutta Pandya, Yusuf Mehta

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Record Journal of the Transportation Research Board · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensCarleton UniversityMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsphaltClimate changeEnvironmental scienceGreenhouse gasPrecipitationGlobal warmingClimatologyMeteorologyGeographyGeologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anthropogenic climate change is having and will continue to have unpredictable effects on Canadian weather. Trends in average annual temperatures have been rapidly increasing over the last 50 years. The severe climatic variations in Canada are in line with global changes in climate occurring as a result of increased greenhouse gas concentrations in the atmosphere. Under the current CO2 emission scenarios, scientists predict the climate trends to further intensify in the near future. It is well known that asphalt binder is highly sensitive to climate factors. For this reason, reviewing asphalt binder grade is a vital step, and can help decelerate pavement deterioration. The objective of this study was to assess the change in asphalt binder grade for the future climate and to determine the influence of change in binder grade on the performance of pavements in Canada. To achieve this, the analysis was carried out in five phases. In the first phase, statistically downscaled climate change models were gathered from the Pacific Climate Impacts Consortium database. In the second phase, the temperature and precipitation data were extracted for the selected locations in southern Canada. In the third phase, the asphalt binder grade was determined for future climate data. In the fourth phase, the pavement materials, traffic, and structural data were collected from the Long-Term Pavement Performance database. Lastly, the pavement performance with the base binder and the upgraded binder were assessed using AASHTOware Mechanistic–Empirical Pavement Design. The results reemphasize the necessity of upgrading the asphalt binder grade in various provinces of Canada.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,713
Score d'incertitude au seuil0,577

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,273
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,167 · 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'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

Citations35
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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