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Enregistrement W627927710

Effect of Fines on the Structural Capacity of Urban Base Course Materials

2011· article· en· W627927710 sur OpenAlexaboutno aff
Duane Guenther, Rielle Haichert, Marlis Foth, Curtis Berthelot

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Board 90th Annual MeetingTransportation Research Board · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Stabilization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGranular materialBase courseMoistureSubgradeWater contentEnvironmental scienceGeotechnical engineeringBase (topology)Materials scienceAggregate (composite)Composite materialGeologyMathematicsAsphalt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In flexible pavement design, the granular base course material is designed to dissipate loadings throughout its layer. The design of the granular base is based on an assumed constant structural value over time. However, due to changing moisture regimes and climatic effects, the fines content of the granular base increase over its lifetime. While it is understood that the increased fines content will reduce the structural capacity of the roadway, quantification of its effect on the structural capacity has not been directly measured to better predict the life cycle of the roadway. The objective of this paper was to use mechanistic-climatic materials characterization to quantify the decrease in structural capacity of a City of Saskatoon specified granular base across a range of fines content. The granular base materials studied were typical base aggregate used in the City of Saskatoon and typical low plastic native to the Saskatoon area. Overall, the addition of fines decreased the structural capacity and increased the moisture susceptibility of the granular base. In addition, increased moisture content in the granular base resulted in reduced mechanistic material behaviour. Therefore, with the compounding effects of moisture and increased subgrade fines content in the granular structure can have significant detrimental effects in terms of the life cycle of an urban granular structure particularly in one that is experiencing subsurface moisture issues.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,300
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,267 · 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.

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
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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