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Enregistrement W4408407515 · doi:10.1080/14680629.2025.2469663

Recycling of scrap steel slag and waste rubber in asphalt mixtures: evaluation of road performance and environmental impact analysis

2025· article· en· W4408407515 sur OpenAlexfundno aff
Hongliu Rong, Jin Xie, Jiangping Wang, Wei Li

Notice bibliographique

RevueRoad Materials and Pavement Design · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAsphalt Pavement Performance Evaluation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKey Science and Technology Program of Shaanxi ProvinceMinistère des Transports
Mots-clésScrapAsphaltWaste managementSlag (welding)Natural rubberEnvironmental scienceCrumb rubberRoad constructionAsphalt pavementAsphalt concreteEnvironmental impact assessmentMaterials scienceEngineeringMetallurgyCivil engineeringComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To recycle scrap steel slag and waste rubber in asphalt mixtures and improve road performance, this paper investigates the road performance of a coupling agent modified crumb rubber/SBS composite modified asphalt mixture with waste steel slag powder as filler, and explores the environmental impact of Cr6+ leaching from waste steel slag powder. The road performance of the asphalt mixture was assessed by radar plot method and the asphalt binder was tested for microscopic characterisation using atomic force microscopy. The results showed that compared with conventional asphalt mixtures (matrix asphalt and SBS modified asphalt), its high temperature rutting resistance was improved by 180% and 67.1%, tensile properties by 29% and 25.5%, and water damage resistance by 18.7% and 13.1% respectively. The low temperature performance meets the technical requirements for pavement use. The asphalt effectively inhibited Cr6+ leaching and the leaching concentration did not exceed the limit value.

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)0,002
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 enseignants0,428
Score d'incertitude au seuil0,647

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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