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Enregistrement W4410515038 · doi:10.18280/ijdne.200402

Effect of Recycled Asphalt Pavement on Suction and Collapse Potential of Collapsible Soils

2025· article· en· W4410515038 sur OpenAlexvenueno aff
Nadjat Boudouaour, Ouassila Bahloul, Rafik Boufarh, Laid Lekouara

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Design & Nature and Ecodynamics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Stabilization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsphaltGeotechnical engineeringSuctionSoil waterEnvironmental scienceAsphalt pavementEngineeringForensic engineeringMaterials scienceComposite materialSoil scienceMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recycled asphalt pavement (RAP) is a type of waste generated during the renovation of damaged roadways.It is often irresponsibly discarded in developing countries, such as Algeria, thereby causing environmental harm.Recycling RAP is an environmentally friendly technology that conserves significant natural resources and provides ecological benefits in geotechnical engineering, particularly in applications involving collapsible soils.These soils, characterized by their unsaturated nature, can undergo significant deformations when wet, whether they are subjected to a load or not.The objective of this study is to demonstrate the potential for reducing settlement risks in reconstituted soils exhibiting collapsibility.This was investigated by varying water contents (W0 = 2%, 4%, and 6%) and compaction energies (Ec = 30, 50, and 70 blows), while incorporating RAP at different contents (2%, 4%, 6%, 8%, and 10%).Suction and collapse potential (Cp) were measured to evaluate the performance of these modified soils.The results revealed improved geotechnical properties, with the collapse potential (Cp) decreasing from 14.4% to 0.4%, and suction (s) reducing from 9.89 MPa to 1.12 MPa.These improvements were associated with the development of a compacted microstructure and reduced porosity.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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 savante0,0000,000
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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