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Enregistrement W1843569358 · doi:10.5539/jsd.v8n9p1

Bamboo Reinforced Concrete Slabs for Fence Walls

2015· article· en· W1843569358 sur OpenAlexvenueno aff
S. R. Subramaniam, Mandala Venugopal

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Development · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBamboo properties and applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBambooDeflection (physics)Reinforced concreteRattanMaterials scienceStructural engineeringComposite materialEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The construction industry consumes large quantities of steel and emits carbon which is a dampener for sustainable growth all over the world. As an alternative to steel, bamboo and rattan cane have been tried as reinforcement in different countries on a very small scale only. This work aims at exploring the methods of adopting bamboo reinforced concrete slabs for erecting fence walls in rural parts of south-India. Presently, fence walls are erected using steel reinforced concrete (SRC) slabs which are cast as a cottage industry, without adhering to any specification. Twenty five (25) bamboo reinforced concrete (BRC) slabs of size 1000 mm by 300 mm by 50 mm (length: width: thickness) were cast in the laboratory using M20 mix ratio. The slabs were tested using (a) ultrasonic instrument and (b) universal testing machine to assess the quality of concrete and deflection values respectively. As a comparative study these tests were repeated on SRC slabs, procured from a vendor. The results reveal that the quality of concrete in BRC slabs was better than that of the SRC slabs. The BRC slabs failed at approximately 50% of the magnitude of load taken by SRC slabs at failure. The deflection and the crack width also followed the same trend. The cost analysis performed indicates that BRC slabs are cheaper by 25 to 30%. Therefore, it is recommended to adopt BRC slabs for erecting fence walls by which more bamboo will be grown, leading to a sustainable growth of the environment.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,708
Score d'incertitude au seuil0,142

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,194 · 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'étudeSans objet
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

Citations9
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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