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Enregistrement W4328138263 · doi:10.18280/acsm.470107

Marshall Characteristics of Quicklime and Portland Composite Cement (PCC) as Fillers in Asphalt Concrete Binder Course (AC-BC) Mixture

2023· article· en· W4328138263 sur OpenAlexvenueno aff
Parea Rusan Rangan, Miswar Tumpu, Mansyur Mansyur

Notice bibliographique

RevueAnnales de Chimie Science des Matériaux · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAsphalt Pavement Performance Evaluation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPortland cementAsphaltMaterials scienceComposite materialCementComposite numberAsphalt concreteWearing courseCourse (navigation)Engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quicklime and Portland Composite Cement (PCC) were used in a concrete-asphalt mixture (C-AM) combination to compare quicklime and Portland Composite Cement (PCC).The Marshall characteristics test was used to discover the distinguishing characteristics of a hot asphalt mixture made of quicklime and Portland composite cement (PCC) to make asphalt-type Asphalt Concrete Binder Course (AC-BC).This study used petroleum bitumen with a 60/70 penetration and bitumen contents of 5.0%, 5.5%, 6.0%, 6.5%, and 7.0% created by combining quicklime and cement in a filler.In this study, quicklime and cement were used as fillers; both materials have been used to create concrete buildings and have demonstrated their strength.To determine values for stability and density, Marshall tests were run.The Marshall technique of 2 x 75 blows was used in this study to get the necessary road materials, which were obtained in the composition of asphalt concrete binder course, in accordance with the Indonesia 2018 General Specification and the Indonesia Requirement (in Indonesian).The results showed that the filler quicklime at the optimum bitumen content (OBC) 6.5% had stability Marshall 873.9 kg, VIM 3.9%, VFB 76.63%, flow 3:33 mm, Marshall Quetiont 262.16 kg/mm, and VMA 16,49%, whereas the filler cement had stability Marshall 905.5 kg, VIM 4.1%, and VFB 76.57%, Hot mix asphalt with cement filler works better than quicklime filler.for building using intermediate layers (asphalt-concrete binder course).

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations13
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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