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Record W6981723123

Exposition environnementale des structures en conditions hivernales sur un réseau routier

2020· other· fr· W6981723123 on OpenAlexfundaboutno aff

Bibliographic record

VenueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2020
Typeother
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicChristian Theology and Mission
Canadian institutionsnot available
FundersNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
KeywordsUrban environmentHigh speed trainRail transportationEnvironmental factor
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La modélisation de l’impact des différentes méthodes de réhabilitation, en fonction du temps d’initiation des dégradations, est le défi majeur dans le domaine de la durabilité des structures. La durabilité d’une structure est liée directement aux conditions d’exposition influencées par le climat et l’environnement où l’ouvrage est localisé. Selon le degré d’exposition, la vitesse de dégradation des structures peut alors s’accélérer ou être lente. Ce travail développe une étude approfondie sur l’exposition des structures en condition hivernales, qui comprend l’utilisation des sels de déglaçage. Une enquête a été réalisée pour connaître la quantité de sel utilisée au Québec et au Canada. En complément, les trois types de sel de déglaçage les plus utilisés ont été évalués afin de déterminer sa vitesse de progression dans un béton sous conditions hivernales sévères. Une station météorologique mobile MexStUL, munie des plusieurs capteurs de mesures temporelles, a été développé pour monitorer des conditions d’exposition dans deux sites expérimentaux soumis au climat hivernal rigoureux des années 2018/19. Il a été alors possible de prédire les facteurs climatiques (température, humidité, vitesse et direction des vents, ensoleillement et précipitations) et environnementaux (trafic, condition de route, concentration de sel sur la chaussée, aux éclaboussures et au brouillard salin) relatifs aux conditions d’exposition des structures. Des modèles ont été proposés afin de prédire l’exposition à travers du biais d’une station météorologique mobile ainsi que pouvoir évaluer l’influence spatiale de la concentration de sel de déglaçage. Un nouveau capteur a été développé, mesurant la concentration de brouillard salin sous condition hivernale sévère. Les résultats démontrent une importante variabilité spatiale de concentration pour l’exposition stagnante. Un modèle d’influence spatiale des éclaboussures a été proposé afin de délimiter ce type d’exposition. La concentration du brouillard salin pendant l’hiver montre une évolution importante et un modèle de concentration a été proposé et le volume de brouillard salin pendant l’hiver a pu être estimé.

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 score0.242
Threshold uncertainty score0.481

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
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)0.0040.001

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 head0.008
GPT teacher head0.175
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".

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Published2020
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