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Record W7111667538

Évaluation en laboratoire de l'influence d'utiliser de forts taux de granulats bitumineux récupérés dans les enrobés à chaud

2024· other· fr· W7111667538 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueEspace École de technologie supérieure (École de technologie supérieure) · 2024
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsNature ConservationRoad constructionCost analysisContext (archaeology)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La dépendance significative du Canada à son réseau routier pour le transport de marchandises et de personnes met en évidence l'importance cruciale de maintenir ces infrastructures dans les meilleures conditions possible. Cette thèse explore l'utilisation des granulats bitumineux récupérés (GBR) dans la construction et la réhabilitation des chaussées, une approche prometteuse pour optimiser à la fois les coûts et l'empreinte environnementale de ces infrastructures essentielles. Malgré leurs avantages significatifs en termes de réduction des coûts et d'impact écologique, l'incorporation de GBR dans les enrobés à des pourcentages élevés est limitée par un manque de données confirmatives concernant leur comportement à long terme, particulièrement sous les contraintes du climat rigoureux canadien. Cette recherche doctorale vise à combler cette lacune en développant des enrobés contenant un pourcentage élevé de GBR et en évaluant de manière approfondie leur performance en laboratoire. Le programme expérimental s'articule autour de trois axes principaux : premièrement, une étude détaillée de la caractérisation des GBR pour comprendre leur composition et leurs propriétés physiques; deuxièmement, une analyse de l'impact du type de malaxeur et du temps de malaxage sur les propriétés volumétriques et la performance des enrobés; et troisièmement, une évaluation de la performance des enrobés contenant différents pourcentages de GBR, en se concentrant spécifiquement sur la mobilisation du bitume recyclé et son interaction avec le bitume neuf. Les résultats expérimentaux, présentés dans cette thèse sous forme d'articles scientifiques, ont démontré que, bien que l'incorporation de GBR à des taux élevés présente des défis, en termes d'augmentation de la fragilité et de risques de fissuration précoce, des formulations adéquatement ajustées peuvent significativement améliorer la durabilité des chaussées. Ces découvertes apportent une contribution importante à la littérature existante et ouvrent de nouvelles perspectives pour l'utilisation optimisée des GBR dans l'industrie routière. Elles suggèrent que des adaptations spécifiques aux conditions climatiques canadiennes sont nécessaires pour maximiser les avantages de l'utilisation des GBR tout en minimisant les risques associés. En conclusion, cette thèse offre des perspectives innovantes sur la formulation et la caractérisation des enrobés à fort taux de GBR, proposant des recommandations pour leur application pratique dans le contexte canadien. Elle propose également des stratégies pour surmonter les limitations actuelles grâce à une meilleure compréhension des interactions entre les matériaux recyclés et neufs, offrant ainsi des opportunités d'amélioration significative de la durabilité et de la performance des chaussées à l'échelle nationale.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.002
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 score0.034
Threshold uncertainty score0.068

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.002
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 head0.016
GPT teacher head0.277
Teacher spread0.262 · 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".

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Published2024
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