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Record W7046835330

Effet de cycles de chargements sur les propriétés thermomécaniques des mélanges traités au ciment-bitume

2022· other· fr· W7046835330 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueEspace École de technologie supérieure (École de technologie supérieure) · 2022
Typeother
Languagefr
FieldPhysics and Astronomy
TopicMagnetic confinement fusion research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsMaterials testingRail transportationWork safety
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La hausse des coûts du bitume à la suite de la crise énergétique a poussé, ces dernières années, les entreprises spécialisées en construction routière a développé de nouvelles technologies de recyclages des chaussées durable et efficace en enrobé bitumineux. Pas mal de pays, comme le Canada, investissent et encourage fortement les technologies de recyclage à froid en utilisant les granulats bitumineux recyclés (GBR). En effet, la technique de recyclage avec des matériaux traités au ciment et bitume (CBTM) est très rentable et favorise le développement durable. L’effet lubrifiant dans les enrobés traditionnels à chaud est le bitume chauffé causant une grande consommation d’énergie, alors que dans le CBTM, il est donné par l’eau et l’émulsion de bitume qui donnent, en combinaison avec le ciment, une bonne cohésion. \n \nBien que le CBTM présente une alternative intéressante dans la construction des chaussées, il reste du travail à réaliser au niveau de ses propriétés thermomécaniques afin d’arriver à sa formulation performante et aussi pour comprendre l’évolution de son comportement dans le temps. En effet, ce matériau, qui est traité par l’émulsion de bitume, semble présenter un comportement évolutif dans le temps à cause de plusieurs facteurs (température, teneur en eau, trafic, …). Par conséquent, l’objectif principal de cette maîtrise est d’évaluer l’évolution du comportement thermomécanique du CBTM avant et après des cycles de chargement répétés. \n \nPour mettre en pratique ce travail, le nombre de cycles de chargement a été varié. Les résultats obtenus ont montré que le nombre de cycles de chargement influence sur le module de rigidité du CBTM. L’évaluation du comportement viscoélastique a été validée par des essais de module complexe. Les résultats obtenus contribueront à la meilleure compréhension de ce qui se passe tout au long de la vie de la chaussée et permettront de connaitre le bon moment d’intervention le cas de réhabilitation.

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)0.000
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: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.005
Threshold uncertainty score0.011

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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 head0.023
GPT teacher head0.277
Teacher spread0.254 · 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
Published2022
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