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Enregistrement W4413185884 · doi:10.1139/cjce-2025-0187

Evaluating the suitability of CRMB for high performance asphalt applications

2025· article· en· W4413185884 sur OpenAlexafffundvenue
Peter Enoyoze, Akshay Waim, Leila Hashemian, Sina Varamini

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAsphalt Pavement Performance Evaluation
Établissements canadiensBrantford Energy (Canada)University of WaterlooUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAsphaltEnvironmental scienceCivil engineeringEngineeringComputer scienceProcess engineeringForensic engineeringMaterials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High modulus asphalt concrete is widely used in regions with hot/mild weathers and ultra-heavy traffic due to its superior stiffness and durability. However, its use in cold climates is limited, as the stiff binders typically employed become brittle at low temperatures. To address this, high performance asphalt concrete (HPAC) tailored for cold regions is needed. This study explores the optimization of crumb rubber modifier (CRM) content for HPAC applications, targeting a high-temperature performance grade (PG) of 82 as a performance benchmark. A PG 64-22 binder was modified with 30 mesh (600 µm) CRM at 3%–15% concentrations and blended for 30–90 min at 180 °C. The dynamic modulus curve confirmed that 12% CRM achieves the PG 82 target, striking a balance between stiffness and flexibility. Blending time optimization showed no significant difference in PG across durations, allowing for shorter blending times, supporting the feasibility of in-field blending. Although storage stability due to phase separation remains a concern, in-field blending effectively addresses this issue and enhances practical applicability.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,235
Score d'incertitude au seuil0,417

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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