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Enregistrement W7056437908

Formulation d'enrobés bitumineux de type ESG10 et GB20 avec incorporation de particules de verre

2018· other· fr· W7056437908 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueEspace École de technologie supérieure (École de technologie supérieure) · 2018
Typeother
Languefr
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials testingAluniteUrban environment
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Présentement au Québec, la majorité du verre que nous recyclons se retrouve par la suite dans les centres d’enfouissement. En fait, cette situation est essentiellement causée par la presence de verre mixte qui ne peut être exploité pour fabriquer de nouveaux produits, car il est constitué de plusieurs types de verre. Le verre mixte se crée essentiellement lorsque les différentes bouteilles et contenants se brisent et se mélangent lors du transport vers les centres de tri. Étant donné que le prix de vente aux centres de transformation est trop élevé, les entreprises s’en départissent comme ils le peuvent et les centres d’enfouissement sont souvent l’alternative la plus économique. Pour contrer ce problème, un projet d’envergure en collaboration avec la Société des Alcools du Québec (SAQ) et visant la récupération du verre a été mis en place au Laboratoire des Chaussées et Matériaux Bitumineux (LCMB) de l’École de technologie supérieure (ÉTS). \n \nCe mémoire vise à évaluer la faisabilité d’incorporer des particules de verre dans les enrobes bitumineux afin d’obtenir des propriétés semblables ou meilleures aux enrobés conventionnels. Pour ce faire, deux types d’enrobés ont été étudiés soit, un ESG10 qui est un enrobé utilisé en couche de roulement et un GB20 qui est utilisé comme couche de base. Pour le ESG10 et le GB20, un enrobé conventionnel ainsi que des enrobés contenant 10% de verre recyclé, et dont certains ont subis une réduction de la teneur en bitume, ont été fabriqués. Pour tous les enrobés, la performance a été évaluée selon trois critères : 1) l’aptitude au compactage à la PCG, 2) la résistance à l’orniérage et, 3) le module complexe. \n \nLes résultats expérimentaux ont entre autres montré une meilleure performance à l’orniérage des enrobés avec verre lorsqu’il y a réduction de la teneur en bitume comparativement à l’enrobé de référence. Également, on constate que l’ajout de particules de verre n’a pas d’effets significatifs sur la rigidité de l’enrobé. On remarque aussi que l’aptitude au compactage est semblable entre l’enrobé conventionnel et un enrobé avec verre contenant le même volume de bitume effectif. Globalement, la faisabilité d’incorporer des particules de verre dans un enrobe de type ESG10 et GB20 a été prouvée.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,268 · 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'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
Publié2018
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Résumé présentoui

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