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Enregistrement W4381617335 · doi:10.5755/j01.sace.32.1.32300

Use of Blast Furnace Dust in the Production of Asphalt Concrete for Pavements, Performance and Environmental Contribution

2023· article· en· W4381617335 sur OpenAlexaff
R Ochoa Díaz, Andrea Pérez Rojas, Gloria Grimaldo León

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Architecture and Civil Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAsphalt Pavement Performance Evaluation
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesUniversidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia
Mots-clésAsphaltBlast furnaceAggregate (composite)Ground granulated blast-furnace slagEngineeringWaste managementAsphalt concreteIndustrial wasteEnvironmental scienceMetallurgyFly ashMaterials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study analyzed the possible use of a residue from the steel industry, blast furnace dust, as aggregate in asphalt mixtures for pavements, as a possible solution to the problems of generation and accumulation of industrial waste in the production of steel, as well as the exploitation of non-renewable materials for infrastructure construction. In the production of steel, solid residues such as slag and blast furnace dust are generated, which become industrial waste. Another found issue in pavement construction is the exploitation and use of stone materials are necessary. Two test states were selected to achieve the established objective where blast furnace dust totally (100%) or partially (50%) replaced the conventional fine aggregate in an asphalt mixture at the laboratory. The applied methodology consisted of four stages: establishing the properties of the materials, determining the composition of the blast furnace dust, designing each of the mixtures using the Ramcodes methodology, and finally performing performance tests such as dynamic modulus and fatigue laws. The results show an acceptable behavior of the blast furnace dust and allow to define that the use of this residue is technically feasible in manufacturing asphalt mixtures for pavements.

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: 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
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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