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Enregistrement W1833144677 · doi:10.1139/l10-081

Carbonation of fly ash concrete: laboratory and field data

2010· article· en· W1833144677 sur OpenAlexaffvenue
N. Bouzoubaâ, A. Bilodeau, B. T. Tamtsia, S. Foo

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete and Cement Materials Research
Établissements canadiensPublic Works and Government Services CanadaNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbonationFly ashCementitiousPortland cementRelative humidityCompressive strengthCementCarbonatationEnvironmental scienceMaterials scienceComposite materialGeotechnical engineeringGeologyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study consists of investigating the carbonation resistance of two series of concrete mixtures designed for three classes of concrete (25, 35, and 45 MPa compressive strength at 28 d) and using American Society for Testing and Materials (ASTM) type I Portland cement and two commercially used fly ashes meeting the ASTM standards at the level of 20%, 35%, and 50% of the total weight of cementitious materials. The carbonation resistance was determined on samples moist cured for 3, 7, and 10 d and exposed to a CO 2 -enriched environment (3% CO 2 at 23 °C and 65% relative humidity) for 140 d to accelerate the carbonation; it was also determined on samples moist cured for 7 d and exposed to an indoor and outdoor natural environments for 4 years. A mathematical model allowing the prediction of the depth of accelerated carbonation of fly ash concrete mixtures is presented.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,540
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,200 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations41
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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