Comportement en déformation permanente et mise en oeuvre des matériaux recyclés de type MR5
Bibliographic record
Abstract
Le présent projet vise l’étude des techniques de mise en place et du comportement mécanique en déformation permanente des matériaux de type MR5 produits par le retraitement en place des chaussées. Une revue exhaustive des guides et méthodes de mise en place a été effectuée. L’usage d’un rouleau compacteur vibrant de type pieds-de-mouton est généralement recommandé pour ces travaux et n’est toutefois pas utilisé au Québec, lors de chantier de retraitement en place. Un volet in situ du projet a permis d’étudier l’effet de ce rouleau sur le compactage d’un matériau de type MR5 et MG20, de nature granitique, par le biais de planches de référence. Ce rouleau a été comparé avec un rouleau lisse standard et un gain a été observé au niveau de l’atteinte d’une densité élevée en fond de couche. Il a aussi été observé que l’usage du rouleau en mode vibratoire procure une performance de compactage très supérieure par rapport à un compactage sans vibration. Des essais au simulateur de chargement routier de l’Université Laval ont permis d’observer la sensibilité à la déformation permanente plus élevée du matériau MR5, par rapport à un matériau usuel de fondation de type MG20. Aussi, il a été observé lors de ces essais que la présence d’un gradient vertical de densité engendre une réduction de la durée de vie d’une chaussée, principalement lorsqu’une contrainte de surface élevée est appliquée. De plus, un programme d’essais triaxiaux a permis d’observer l’effet considérable d’un faible niveau de compacité ou de la présence d’une zone sous-densifiée en fond de couche sur l’accumulation et le taux de déformation permanente d’un matériau granulaire de fondation. Ces essais ont aussi permis d’étudier la sensibilité plus élevée d’un matériau recyclé MR5, de nature granitique, par rapport à un matériau recyclé comparable, de nature calcaire.
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 | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| 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".