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Enregistrement W7070378608

Performance of hot-mix asphalt mixtures for a balanced mix design

2024· dissertation· en· W7070378608 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAsphalt Pavement Performance Evaluation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRutAsphaltCrackingAggregate (composite)Asphalt pavementDurabilityFatigue cracking
DOInon disponible

Résumé

Several transportation agencies in Canada are currently relying on volumetric properties of asphalt mixtures to accept or reject the final mix design. The existence of various pavement defects on Canadian roads indicates that volumetric mix design procedure alone does not guarantee adequate long-term pavement performance. Therefore, transportation agencies in Manitoba are finding ways to increase durability of their asphalt mixtures to accomplish a road network that is more sustainable, safer, and more economical. The balanced mix design (BMD) approach integrates two or more performance test criteria into mix design and acceptance to produce asphalt mixtures that are resistant to cracking and permanent deformation. The objective of this study is to assess cracking and rutting performance of plant-produced asphalt mixtures as well as fractionated reclaimed asphalt pavement (RAP) mixtures to validate current volumetric mix design methods and investigate ways to optimize mix performance for moving towards a BMD. Fractionated RAP mixtures were produced in the laboratory and plant-produced mixtures were collected from different pavement construction projects to prepare specimens for cracking and rutting evaluation. Cracking performance was determined using the Illinois flexibility index test and rutting performance was determined using the Hamburg wheel-tracking test. Results showed that polymer-modified binders, recycled materials, and reduction of nominal maximum aggregate size contributed to better rutting performance. In addition, RAP fractionation technology showed a promising effort in making asphalt mixtures move towards a BMD. Conversely, limestone aggregates and recycled asphalt shingles reduced cracking resistance and did not lead to a BMD.

Conservé avec la notice de tri, où il sert de preuve aux étiquettes ci-dessus.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Le tri à trois modèles

les 5 600 travaux triés →

Les trois modèles l'ont jugé hors champ.

strate : about_only · poids de sondage : 3321.24 (l'échantillon est stratifié ; tout taux calculé sans le poids est faux)
Claude Opus 4.8OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

Engineering dissertation on balanced mix design performance of hot-mix asphalt.

GPT-5.6 (high)OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

It evaluates asphalt mixture performance, not research practice.

Grok 4.5OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

Civil engineering performance tests of hot-mix asphalt for balanced mix design.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,204 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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