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Record W2887573798

Effet des charges sur les chaussées en période de restriction des charges-volet terrain

2016· article· fr· W2887573798 on OpenAlexaboutno aff
Mamadou Badiane

Bibliographic record

VenueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2016
Typearticle
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicSoil erosion and sediment transport
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsGeology
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans un contexte climatique rigoureux comme celui du Québec, l’interaction entre la charge et le climat a une grande influence sur la performance des structures de chaussées flexibles (Doré et Zubeck, 2009). Pendant le dégel printanier, avec la fonte de la glace, la chaussée s’affaiblit et cet affaiblissement la rend vulnérable à la sollicitation par le trafic lourd ce qui accélère divers phénomènes de dégradation, notamment l’endommagement par fatigue et l’orniérage structural (Farcette, 2010). Afin de minimiser les effets des charges lourdes sur une chaussée affaiblie lors du printemps, les administrations routières choisissent souvent de limiter les charges par essieu ou par véhicule lors du dégel. L’objectif de ce projet est de développer un outil d’aide pour la gestion des restrictions de charge en période de dégel en fonction des données recueillies par les stations de météo routière. Deux sections expérimentales composées des mêmes matériaux mais avec des épaisseurs d’enrobés bitumineux différentes situées au Site Expérimental Routier de l’Université Laval (SERUL) ont été utilisées pour ce projet. Pour bien interpréter le comportement des structures, des jauges de déformations verticales et horizontales, des jauges de contraintes, des jauges de teneur en eau et des thermistances ont été installées dans chaque couche. Pour solliciter mécaniquement la chaussée, un déflectomètre à masse tombante (FWD) a été utilisé. Les résultats obtenus ont permis de de bien comprendre les mécanismes d’affaiblissement de la chaussée durant la période de dégel. Ils ont aussi montré que l’application d’une période de restriction de charge pendant la période de dégel permettait d’avoir un gain sur la durée de vie de la chaussée, cette période de restriction est donc justifiée et efficace. Néanmoins, pour une meilleure gestion du réseau routier, de nouveaux critères pour mieux déterminer la période de restriction de charges sont proposés.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.893
Threshold uncertainty score0.214

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.016
GPT teacher head0.183
Teacher spread0.167 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2016
Admission routes1
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