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Enregistrement W4280531797 · doi:10.1080/14680629.2022.2064903

Rheological multi-scale evaluation of RAP and RAS binders mobilisation in hot mix asphalt

2022· article· en· W4280531797 sur OpenAlexaff
Abdeldjalil Daoudi, Anne Dony, Daniel Perraton, Alan Carter

Notice bibliographique

RevueRoad Materials and Pavement Design · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAsphalt Pavement Performance Evaluation
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsphaltAsphalt pavementRheologyScale (ratio)ViscoelasticityMaterials scienceEnvironmental scienceGeotechnical engineeringComposite materialEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of Reclaimed Asphalt Pavement (RAP) and Recycled Asphalt Shingles (RAS) in asphalt mixes is a constructive solution allowing economic, environmental and technical benefits. The objective here is evaluating the binder mobilisation rate of recycled materials by predicting the viscoelastic (LVE) behaviour of the asphalts from the LVE of their theoretical binder. The multi-scale approach adopted here goes from the binder scale to the mix scale. At the binder scale, after the extraction/recovery of RAP and RAS binders, several bitumen blends were produced and characterised by conventional and rheological tests. At the asphalt scale, the LVE behaviour of several mixes containing RAP and RAS was characterised using complex modulus test. Then, Shift-Homothety-Shift-time-Shift-transformation (SHStS) was applied allowing verifying the correspondence degree between the experimental behaviour and the predicted one. The results confirm that the totality of the RAP binder was mobilised and up to 50% in the case of RAS.

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)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,476
Score d'incertitude au seuil0,974

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations0
Publié2022
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