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Enregistrement W4404182007 · doi:10.1016/j.prostr.2024.09.260

Global Perspectives on Recycled Concrete Aggregates (RCA): A Comprehensive Review of Worldwide Applications and Best Practices

2024· review· en· W4404182007 sur OpenAlexaff
Rahma Dhemaied, Ahmed Soliman, Abdurrahmaan Lotfy

Notice bibliographique

RevueProcedia Structural Integrity · 2024
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRecycled Aggregate Concrete Performance
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForensic engineeringArchitectural engineeringBusinessMaterials scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Given the high consumption of natural resources, sidewalks are considered one of the most cost-intensive pieces of infrastructure. The use of recycled concrete aggregates in road pavements can provide a beneficial approach to improving economic, social and environmental sustainability. RCA is considered a multi-layered solution that protects natural resources, minimizes road construction costs, and limits harmful emissions. Research has found that RCA can be effectively applied to a variety of pavement layers, including base and surface layers. It was also observed that the mechanical and physical properties of RCA can be studied and compared with those of natural aggregates. Additionally, several technologies that can be used to improve RCA performance on pavement are revealed. Although RCA may be considered a viable and sustainable alternative to NA in pavement applications, recommendations regarding replacement rates in asphalt mixtures still vary widely. To ensure a balance between sustainability, functionality and quality of pavements, the continued rollout of RCA implementation relies on in-depth research leading to a unified and homogeneous set of standards and specifications. This article highlights the role of RCA as an important driver of sustainable road construction as well as circular economy strategies. It may also call for advanced research and shared decision-making to realize the full potential of RCA.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,314 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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