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Enregistrement W4281747516 · doi:10.1061/(asce)cr.1943-5495.0000279

Determination of Optimum Salting Rates for Asphalt Pavements in a Canadian Climate

2022· article· en· W4281747516 sur OpenAlexaffabout
Kamal Hossain, Liping Fu, Mohab El-Hakim

Notice bibliographique

RevueJournal of Cold Regions Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSmart Materials for Construction
Établissements canadiensUniversity of WaterlooCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSnowEnvironmental scienceTraffic volumeSaltingAsphaltTransport engineeringCivil engineeringEnvironmental engineeringMeteorologyEngineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Limited field investigations have evaluated the impact of traffic on the snow melting capacity of salts. This paper will describe an extensive field study that includes 1,200 tests that are conducted during 100 snow events over three winter seasons (2012, 2013, and 2014) to quantify the traffic impact on snow melting capacity. The tests will be conducted in an active parking lot, and on parking stalls and driveways, which could increase the applicability of the results to real-world scenarios. The deicing performance of salt will be compared between both areas with different traffic patterns for bare pavement regain time (BPRT). The developed model quantified the reduction in BPRT from 21% for a low traffic volume of 5 vehicles/h to an 86% reduction for a high traffic volume of 50 vehicles/h. The deicing performance models that were calibrated for parking stalls and driveways could be directly used to determine the most cost-effective application rates to treat parking lots and sidewalks based on specific weather, facilities, and traffic conditions.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,518
Score d'incertitude au seuil0,957

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,221 · 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'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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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