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Enregistrement W3212265469 · doi:10.3390/ma14226828

Enhanced Acceptance Specification of Asphalt Binder to Drive Sustainability in the Paving Industry

2021· article· en· W3212265469 sur OpenAlexafffund
Yiming Li, Simon A.M. Hesp

Notice bibliographique

RevueMaterials · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAsphalt Pavement Performance Evaluation
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesMinistère des Transports
Mots-clésAsphaltCreepDynamic shear rheometerMaterials scienceCrackingRutFatigue crackingRheometerUltimate tensile strengthStiffnessComposite materialRheologyStructural engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Testing small amounts of extracted and recovered asphalt binder as used in construction allows for the acceptance of materials in accordance with traffic and climate requirements. This approach facilitates the sustainable use of resources and thus prepares the paving industry for the true circular economy. Oscillatory, creep, and failure tests in a rheometer are compared for the performance grading of 32 asphalt binders extracted and recovered from real-world contract samples. Films 8 mm in diameter and 0.5 mm thick were tested from 35 to -5 °C in dynamic shear, followed by shear creep at 0 and 5 °C, and finally in tertiary tensile creep at 15 °C. The enhanced protocol uses a very small amount of material in contrast to current methods, yet it provides comparable results. Phase angle measurements appear to be optimal for performance grading, but further field study is required to determine if additional binder properties such as stiffness and/or failure strain would be required for the control of cracking.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,151
Score d'incertitude au seuil0,606

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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