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Record W7036751337

Conception d'un prototype de platelage en aluminium pour les ponts aluminium/bois

2021· other· fr· W7036751337 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2021
Typeother
Languagefr
FieldChemistry
TopicChemical synthesis and alkaloids
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsReinforced concreteRail transportationNodal analysis
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Il existe au Québec plusieurs ponts routiers dont le platelage ainsi que la structure portante sont en bois. Ces platelages sont recouverts d'une membrane d'étanchéité parfaite ainsi qu'un pavage en béton bitumineux. Il a été constaté que l'étanchéité du platelage influe grandement sur la durée de vie de telles structures en bois. Le ministère des Transports du Québec a construit en 2015 un pont constitué d'un platelage en aluminium sur des poutres d'acier ; ce projet a permis de démontrer l'étanchéité de ce platelage. Il est donc judicieux de combiner un tel platelage avec des poutres en bois, afin d'en augmenter la durée de vie de l'ouvrage. De plus, la conception d'un platelage en aluminium sur des poutres en bois constitue un débouché économique considérable pour le Québec, où ces deux matériaux sont abondants. En effet, le gouvernement du Québec a mis en place la Charte sur le bois (ministère des Forêts, Faunes et Parcs) et la Stratégie québécoise de développement de l'aluminium (ministère de l'Économie et de l'Innovation). Ces actions ont permis une mise en commun des efforts économiques du gouvernement du Québec afin d'augmenter l'utilisation du bois et de l'aluminium dans les infrastructures. Le présent projet vise à concevoir un platelage étanche et modulaire en aluminium pour des ponts routier, soudé par friction-malaxage, sur des poutres en bois, conformément aux exigences du code canadien sur la conception des ponts routiers (CAN / CSA S6-14), ainsi que les Règles de calculs de charpentes en bois (CAN / CSA O86-14). Ce platelage modulaire est constitué de plusieurs panneaux fabriqués dans un environnement contrôlé, afin d'en garantir la qualité, mais aussi de permettre une installation rapide sur le site. Ceci réduit grandement les coûts de construction, le temps d'immobilisation ainsi que des déviations temporaires des routes. De plus, une connexion a été développée pour s'adapter à la différence entre le comportement thermique de l'aluminium et du bois, ainsi qu'une extrusion sacrificielle pour l'ancrage de la glissière de sécurité. La conception a été réalisée par des analyses par la méthode en éléments finis, prenant en compte le comportement élastoplastique des matériaux, le contact entre les composants ainsi que la considération des grands déplacements à l'aide du logiciel NX/NASTAN.

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: Simulation or modeling · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.024
Threshold uncertainty score0.070

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0020.001
Research integrity0.0020.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0210.006

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 head0.009
GPT teacher head0.194
Teacher spread0.185 · 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 designSimulation or modeling
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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Citations0
Published2021
Admission routes1
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