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Enregistrement W4404352667 · doi:10.1139/cgj-2024-0135

Pavement performance over deep trenches backfilled with recycled aggregates under different compaction efforts

2024· article· en· W4404352667 sur OpenAlexvenueno aff
Asmaa Al-Taie, Ehsan Yaghoubi, Farzaneh Tahmoorian, Jie Li, Balqees A. Ahmed

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Underground Structures
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSustainability VictoriaState Government of Victoria
Mots-clésCompactionGeotechnical engineeringGeologyEnvironmental scienceMining engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Insufficient understanding of the stress–strain behavior of pavements built over backfilled trenches, particularly with recycled aggregates, often leads to overdesign or overcompaction, raising costs and project delays. This research investigates how compaction levels during backfilling impact the pavement performance over these trenches. Various recycled material mixtures, both unbound and cement-treated, are compared with conventional crushed rock. Investigations included repeated load triaxial (RLT) tests, microstructural analysis with scanning electron microscopy, environmental assessments, and modeling with FlexPAVE™, a pavement response and performance analysis software. RLT test results were incorporated into the FlexPAVE™ models by utilizing established constitutive resilient modulus models. Stress–strain responses of pavements over recycled aggregate backfill, compacted with standard and modified Proctor efforts, were compared with those over crushed rock and natural clay subgrades. Outcomes revealed that the standard compaction energy was sufficient for the desired performance. Fatigue and rutting strains with recycled mixtures closely resembled those with crushed rock, making them viable green alternatives. Pavements over backfilled trenches exhibited 1.5 and 1.8 times longer fatigue and rutting lives, respectively, than those over natural clay subgrades.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,180 · 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'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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