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Enregistrement W4205737339 · doi:10.1080/14680629.2021.2017330

RILEM TC 279 WMR round robin study on waste polyethylene modified bituminous binders: advantages and challenges

2022· article· en· W4205737339 sur OpenAlexaff
Marjan Tušar, Muhammad Rafiq Kakar, Lily D. Poulikakos, Emiliano Pasquini, Andrea Baliello, Marco Pasetto, Laurent Porot, Di Wang, Augusto Cannone Falchetto, Davide Dalmazzo, Davide Lo Presti, Gaspare Giancontieri, Aikaterini Varveri, Rosa Veropalumbo, Nunzio Viscione, Kamilla Vasconcelos, Alan Carter

Notice bibliographique

RevueRoad Materials and Pavement Design · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAsphalt Pavement Performance Evaluation
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesJavna Agencija za Raziskovalno Dejavnost RSSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésPolyethyleneAsphaltMaterials scienceRound robin testGeotechnical engineeringComposite materialWaste managementEngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inter-laboratory experiments were designed to evaluate the impact of plastic waste blended directly in bitumen and to assess the properties, using conventional and advanced bituminous binder testing. The blends targeted 5% of plastic waste in 95% bitumen, using two types of polyethylene (PE) primary (pellets) and secondary (shreds) waste. The experiments showed that the addition of PE waste to bitumen does not alter the chemistry of the bitumen, the blending is physical. The DSR results indicate a strong dependency on the testing temperature as at low temperatures the composite material bitumen and PE behave both elastically whereas, at higher temperatures, the bitumen becomes viscoelastic. The MSCR tests indicated that the neat binder is more sensitive to permanent deformation compared to the blends with PE. The fatigue performance using the Linear Amplitude Sweep test showed a better performance in terms of stress and fatigue life for the PE blends.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations37
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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