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Enregistrement W7111029049 · doi:10.1520/jte20240602

Early-Age Stiffening of Cold Recycled Bituminous Materials Using Shear Wave Velocity

2025· article· en· W7111029049 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueJournal of Testing and Evaluation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAsphalt Pavement Performance Evaluation
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStiffeningCompactionAsphaltStiffnessShear (geology)Drop (telecommunication)Void (composites)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The characterization of cold recycled bituminous materials (CRMs) at a very young age, shortly after compaction, is inherently challenging due to the nature of the material. The granular aspect of CRM at this stage and its high-water content render the use of conventional mechanical techniques impractical. Following previous work, the use of a nondestructive technique based on the frequency analysis of mechanical elastic shear waves, piezoelectric ring actuator technique (P-RAT), has enabled assessment of the behavior of cold in-place recycled material treated with bitumen emulsion from 10 min after compaction to 30 days of curing. Emphasis on shear wave velocity (Vs) measurements during the early age confirmed the rapid stiffening of the mix along with the departure of water present in the mix. A 6 °C drop of the surface temperature is observed along with this rapid increase of Vs and water loss. The initial and final Vs values range from 287 to 330 m s−1 and from 461 to 578 m s−1, respectively. To assess the capabilities of P-RAT, specimens with different void contents were tested, mainly 12, 15, and 17 %. It was observed that in each tested specimens, a similar behavior was exhibited during the first few hours of curing. Based on these observations, hypotheses are put forth regarding the phenomena governing the increase in stiffness during this period. Finally, the influence of the compaction of the specimens on the Vs values is consistent and comparable with the information available in the literature for such CRM.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,715
Score d'incertitude au seuil0,365

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,228 · 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'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
Publié2025
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Résumé présentoui

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