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Enregistrement W4313335507 · doi:10.1002/vnl.21972

Development of asphalt cements for road pavement using sustainable <scp>nanomaterials: A</scp> review

2022· article· en· W4313335507 sur OpenAlexaff
Parinaz Ataeian, James Cheon, Yashar Azimi Alamdary, Kam Chiu Tam

Notice bibliographique

RevueJournal of Vinyl and Additive Technology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensImperial College of TorontoUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanocelluloseAsphaltNanofiberCelluloseCementAsphalt pavementRoad constructionMaterials scienceCellulose fiberEnvironmental scienceConstruction engineeringEngineeringNanotechnologyComposite materialChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In today's world, transportation infrastructure plays a vital role in global competitiveness and quality of life in societies. The pavement industry deals with tremendous amounts of construction materials. Thus, even a small improvement in the technology can lead to significant environmental benefits and a reduction in the life‐cycle cost of road networks. Asphalt cement is an integral part of road pavement construction, and despite favorable properties at the processing temperature, some challenges need to be addressed to reduce cost and improve performance. This review discusses the nanocellulose modification of asphalt cement for pavement application. Three primary cellulose‐based nanoparticles were studied, including bacterial cellulose, cellulose nanofibers, and cellulose nanocrystals, and their applications in asphalt cement modification. Various research results show significant improvement in pavement's rheological and performance properties with the help of cellulose‐based nanoparticles. However, this review provides the reader with an objective evaluation of the benefits and practical challenges ahead of the industrial‐scale application of nanocellulose in the pavement industry.

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,290 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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