Mise au point du rhéomètre à cisaillement annulaire pour l'étude de rhéologie d'un mastic bitumineux avec verre incorporé
Bibliographic record
Abstract
Dans le domaine viscoélastique linéaire (VEL, domaine des petites déformations), le comportement thermomécanique du bitume et du mastic bitumineux (mélange uniforme de bitume et de fillers) a été caractérisé au Laboratoire des Chaussées et Matériaux Bitumineux (LCMB) de l’École de technologie supérieure (ÉTS) avec l’appui de nos partenaires externes : la Société des Alcools du Québec (SAQ) et Éco Entreprises Québec (ÉEQ). \n \nLes propriétés rhéologiques des bitumes et des mastics ont été mesurées grâce à un nouvel outil d’investigation appelé, Rhéomètre à Cisaillement Annulaire (RCA), sous différentes conditions de chargement. Cet appareil permet non seulement de solliciter des éprouvettes de tailles importantes par rapport à celles utilisées lors des essais classiques, mais aussi d’effectuer des essais en conditions quasi-homogènes, ce qui permet de donner accès à la loi de comportement des matériaux. Les essais sont réalisés sur une large gamme de températures et de fréquences (de -15 °C à 45°C et de 0,03Hz à 10 Hz). \n \nCette étude a été menée principalement pour comparer le comportement d’un bitume avec celui d’un mastic bitumineux dans le domaine des petites déformations. Néanmoins, dans une seconde perspective, on s’intéresse à l’influence des fillers de verre de post-consommation sur le comportement d’un mastic à faibles niveaux de déformations en comparant l’évolution des modules complexes de cisaillements (G*) d’un mastic avec fillers de verre et un mastic avec fillers conventionnels (calcaire). \n \nEnfin, le modèle analogique 2S2P1D est utilisé pour simuler le comportement viscoélastique linéaire des bitumes et des mastics bitumineux testés lors de la campagne expérimentale.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".