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Enregistrement W4413641446 · doi:10.1617/s11527-025-02762-2

Article of RILEM TC 278-CHA: evaluation of self-healing properties of asphalt binders—outcomes and challenges

2025· article· en· W4413641446 sur OpenAlexaff
Orazio Baglieri, Roberto M. Aurilio, Fabrizio Miglietta, Lucia Tsantilis, Hassan Baaj

Notice bibliographique

RevueMaterials and Structures · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAsphalt Pavement Performance Evaluation
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesPolitecnico di Torino
Mots-clésAsphaltSolid mechanicsMaterials scienceSelf-healingComposite materialForensic engineeringEngineeringMedicineAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper describes part of the activities conducted by RILEM Technical Committee 278-CHA (Crack-Healing of Asphalt Pavement Materials) Task Group 2a. The main objective of the TG2a was to explore and evaluate the experimental methods and criteria for the assessment of self-healing of asphalt binders. The work was developed in two phases. In the first phase, various existing healing test protocols were scrutinized, encompassing time-sweeps with single rest periods (TS-SRP), time-sweeps with multiple rest periods (TS-MRP), and linear amplitude sweeps with rest periods LASH). The protocols were evaluated and compared across different laboratories. The outcomes of interlaboratory testing led to the selection of the LASH-based approach. However, it was acknowledged that new insights and modifications were necessary due to the possible occurrence of biasing effects during the amplitude sweep. Such issues were addressed in the second phase of research, in which a modified LASH-based procedure underwent further investigation using various methods for data analysis, including approaches based on dissipated energy and the viscoelastic continuum damage model.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,140
Score d'incertitude au seuil0,295

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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