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Enregistrement W3199644883 · doi:10.1520/jte20210168

Comparative Evaluation of Aging Effect Difference between Aging Patterns for Asphalt Binder and Mixture

2021· article· en· W3199644883 sur OpenAlexfundno aff
Hongming Huang, Zihao Chen, Juechi Li, Junzhuo Wang, Yang Fang, Chaofan Wu, Henglong Zhang

Notice bibliographique

RevueJournal of Testing and Evaluation · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAsphalt Pavement Performance Evaluation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésAsphaltMaterials scienceComposite materialAccelerated agingForensic engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aging simulation methods for asphalt materials can be generally classified into two types: for asphalt binder and for asphalt mixture. Nevertheless, there exists the aging effect difference between aging patterns for asphalt binder and mixture due to differences in aging experimental conditions. The comparison of the aging effect difference between aging patterns for asphalt binder and mixture contributes to building the relationship and thus achieving a conversion of asphalt aging degree between its binder and mixture aging patterns. In this research, aging effect differences between aging patterns for binder and mixture were investigated in terms of short-term aging, long-term aging, and ultraviolet radiation (UV) aging. The binders were collected before and after different aging patterns and then characterized by physical, rheological, and chemical tests. The results indicate that the aging effect difference between thin film oven test and short-term oven aging test is slight, whereas the aging effect of pressure aging vessel test significantly outweighs the effects of long-term aging patterns with loose or compacted specimens. As for photo oxidation aging, the aging effect ranking from the highest to the lowest is UV aging with loose specimen, UV aging for binder, and UV aging with compacted specimen. In addition, regardless of long-term or UV aging pattern for mixture, the aging degree of binder in loose specimen is more serious than that in compacted specimen.

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)0,005
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,486
Score d'incertitude au seuil0,473

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,256 · 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'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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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