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Enregistrement W4387694072 · doi:10.3390/ma16206730

Performance of Bituminous Binder Modified with Recycled Plastic Pellets

2023· article· en· W4387694072 sur OpenAlexafffund
Haithem Soliman, Paul Osei, Ahmed Shalaby

Notice bibliographique

RevueMaterials · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAsphalt Pavement Performance Evaluation
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaResearch Manitoba
Mots-clésPelletsMaterials scienceAsphaltRutComposite materialPlastic wasteWaste managementEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Finding beneficial uses for waste plastics has been an environmental challenge for municipalities. A limited number of studies have investigated the performance of asphalt mixtures containing plastic waste in cold regions that experience freeze-thaw cycling. The objective of this study is to evaluate the impact of adding two types of recycled plastic pellets on the high- and low-temperature performance of bituminous binders. Nylon-based (NP) and polyester-based (PP) recycled plastic pellets were used in this study. A PG 58-28 bituminous binder was modified by different dosages of NP and PP plastic pellets. The impact of adding Elvaloy copolymer and polyphosphoric acid on the modified binders was also investigated. Results showed that using recycled plastic pellets as a modifier for bituminous binders improved their elastic response and rutting resistance without affecting their low-temperature performance. The PP modifier showed better elastic behavior and rutting resistance than the NP modifier.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,418

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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