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Record W2968868219

Conception de chaussées submersibles

2019· article· fr· W2968868219 on OpenAlexaboutno aff
Mohamed Aziz Gaied

Bibliographic record

VenueEspace École de technologie supérieure (École de technologie supérieure) · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldEngineering
TopicAsphalt Pavement Performance Evaluation
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Au Québec, les conditions météorologiques influencent énormément la performance du réseau routier. Le gradient de température que subit une route au Québec contribue à la détérioration des chaussées. L’augmentation attendue des précipitations, diminuera la durée de vie des infrastructures et augmentera la probabilité d’inondation. Cette augmentation explique l’intérêt porté par plusieurs organismes à l’amélioration de la performance des chaussées en conditions d’inondation. Ce rapport présente une revue de la littérature des différentes défaillances pouvant réduire la performance de la chaussée et ses différentes couches en condition d’inondation pour par la suite proposer des solutions adaptées à un contexte québécois. \n \nUn des effets de l’eau sur la surface de la chaussée est la rupture des liaisons entre les granulats et l’enrobé. Ainsi, l’eau cause une accélération de la dégradation de l’enrobé. En s’infiltrant vers les couches liées sous-jacentes, cette eau affecte aussi la liaison entre les couches. Pour les couches granulaires, un fort degré de saturation et une faible perméabilité génèrent une augmentation de la pression interstitielle et une diminution de la rigidité et de la résistance du matériau. Le module résilient est influencé par le niveau de saturation. Donc, le niveau d’eau influence les déformations permanentes associées à l’orniérage. Pour les talus de remblai, les dommages occasionnées sont essentiellement dus à l’érosion et à la saturation. \n \nCes problématiques dépendent des décharges d’eau au niveau de la chaussée et cette décharge est issue de la vitesse de l’écoulement. Ainsi, les dommages affectant les chaussées doivent être classés en fonction de la vitesse et nature de l’écoulement. Afin d’arriver à une proposition de chaussée submersible adaptée au Québec, plusieurs problématiques ont été soulevées découlant des dommages affectant plusieurs réseaux routiers. La proposition de solution est passée d’abord, par une présentation des solutions utilisées; leurs effets et leurs efficacités en fonction de la vitesse de l’écoulement. \n \nEnsuite, deux pistes de solutions ont été proposées, une piste de solution perméable et une imperméable. Chacune de ces solutions répond à une vitesse d’écoulement spécifique. Ces propositions ont été basée sur l’approche de conception introduite et de nouveaux concepts. Les résultats découlant de ce rapport permettent de mieux comprendre les problématiques liées à l’inondation dans une chaussée. Néanmoins, les propositions faites doivent être validées. Une proposition de méthode de validation a été donnée à la fin de ce rapport.

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)0.000
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: Bench or experimental · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.107
Threshold uncertainty score0.213

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0160.003

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 head0.012
GPT teacher head0.254
Teacher spread0.242 · 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 designBench or experimental
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
Published2019
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