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Enregistrement W618018015

Field and Laboratory Characterization of Tire Derived Aggregate in Alberta

2013· article· en· W618018015 sur OpenAlexaboutno aff
Daniel Meles, Alireza Bayat, R Skirrow

Notice bibliographique

Revue2013 CONFERENCE AND EXHIBITION OF THE TRANSPORTATION ASSOCIATION OF CANADA - TRANSPORTATION: BETTER - FASTER - SAFER · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Stabilization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScrapTruckAggregate (composite)cardboardEnvironmental scienceEngineeringCompactionWaste managementCivil engineeringGeotechnical engineeringAutomotive engineeringMechanical engineeringMaterials science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tire Derived Aggregate (TDA) is made by shredding scrap tires into 50 to 300 mm pieces. This material is lightweight and has higher permeability and thermal resistivity than soil. Because of these properties, TDA has been successfully used as a fill material in various highway construction projects in the United States and other countries. Moreover, recycling discarded tires has economic and environmental benefits, such as eliminating the need to store waste tires in landfills. In order to evaluate the performance of TDA as fill material in cold climates, a largescale field and laboratory experiment was performed in Edmonton, Alberta. The field test embankment, which used nearly 7,000 tons of discarded tires, is an 80 m instrumented test road and contains four sections: 1) TDA from Passenger and Light Truck Tires (PLTT), 2) TDA from Off-The-Road truck tires (OTR), 3) TDA from PLTT mixed with soil and 4) native soil (control section). Large-scale, one-dimensional laboratory compression tests were also performed to characterize the compression behavior of different TDA material. The paper presents the test results and the findings of the field instrumentation. (A) For the covering abstract of this conference see ITRD record number 201310RT334E.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,495
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,155
Écart entre enseignants0,151 · 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'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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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