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Enregistrement W837884637

Influence of the Mineral Nature and the Temperature of the Aggregate in the Water Resistance of Foam Bitumen Stabilized Mixes

2006· article· en· W837884637 sur OpenAlexaboutno aff
J K Davidson, JM Croteau

Notice bibliographique

Revue10TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON ASPHALT PAVEMENTS - AUGUST 12 TO 17, 2006, QUEBEC CITY, CANADA · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAsphalt Pavement Performance Evaluation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGradationAsphaltAggregate (composite)Materials scienceCrackingComposite materialRutCohesion (chemistry)Water resistanceMixing (physics)CoatingChemistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In-place foamed bitumen stabilization is experiencing a global growth worldwide. This pavement rehabilitation process was introduced in Canada in the early nineties. It is currently estimated that between two and three million square metres of pavement are rehabilitated using this method every year throughout Canada. Foamed stabilized mixtures have properties that differ significantly from those of standard hot bituminous mixtures. Contrary to hot bituminous mixes, the coating of the aggregate is selective and the voids in the mixture are high. Consequently, properties of foam-stabilized mixtures are closely associated with the aggregate skeleton of the mixture. In general, foam mixes are not as thermally sensitive as hot mix and their resistance to rutting and thermal cracking is excellent. However, the cohesion of foam mixes is significantly lower than hot mix which reduces their resistance to water damage. This paper focuses on the water resistance of in-place foamed bitumen stabilized mixes that have between 2.5 and 3.0 % added binder. The concepts associated with water resistance in relation to the temperature of the aggregate during mixing and the mineral nature/gradation of the aggregate are outlined. And finally, the paper provides results of testing of mixes produced using various water resistance enhancers.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,645
Score d'incertitude au seuil0,749

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,219 · 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'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
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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