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Enregistrement W6981723123

Exposition environnementale des structures en conditions hivernales sur un réseau routier

2020· other· fr· W6981723123 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2020
Typeother
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueChristian Theology and Mission
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésUrban environmentHigh speed trainRail transportationEnvironmental factor
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La modélisation de l’impact des différentes méthodes de réhabilitation, en fonction du temps d’initiation des dégradations, est le défi majeur dans le domaine de la durabilité des structures. La durabilité d’une structure est liée directement aux conditions d’exposition influencées par le climat et l’environnement où l’ouvrage est localisé. Selon le degré d’exposition, la vitesse de dégradation des structures peut alors s’accélérer ou être lente. Ce travail développe une étude approfondie sur l’exposition des structures en condition hivernales, qui comprend l’utilisation des sels de déglaçage. Une enquête a été réalisée pour connaître la quantité de sel utilisée au Québec et au Canada. En complément, les trois types de sel de déglaçage les plus utilisés ont été évalués afin de déterminer sa vitesse de progression dans un béton sous conditions hivernales sévères. Une station météorologique mobile MexStUL, munie des plusieurs capteurs de mesures temporelles, a été développé pour monitorer des conditions d’exposition dans deux sites expérimentaux soumis au climat hivernal rigoureux des années 2018/19. Il a été alors possible de prédire les facteurs climatiques (température, humidité, vitesse et direction des vents, ensoleillement et précipitations) et environnementaux (trafic, condition de route, concentration de sel sur la chaussée, aux éclaboussures et au brouillard salin) relatifs aux conditions d’exposition des structures. Des modèles ont été proposés afin de prédire l’exposition à travers du biais d’une station météorologique mobile ainsi que pouvoir évaluer l’influence spatiale de la concentration de sel de déglaçage. Un nouveau capteur a été développé, mesurant la concentration de brouillard salin sous condition hivernale sévère. Les résultats démontrent une importante variabilité spatiale de concentration pour l’exposition stagnante. Un modèle d’influence spatiale des éclaboussures a été proposé afin de délimiter ce type d’exposition. La concentration du brouillard salin pendant l’hiver montre une évolution importante et un modèle de concentration a été proposé et le volume de brouillard salin pendant l’hiver a pu être estimé.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,242
Score d'incertitude au seuil0,481

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,175
Écart entre enseignants0,167 · 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'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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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