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Enregistrement W1965741647 · doi:10.1520/jai12940

Effects of Proposed Well-Graded Aggregate Gradations on Frost Durability of Concrete

2005· article· en· W1965741647 sur OpenAlexaff
Ufuk Dilek, ML Leming

Notice bibliographique

RevueJournal of ASTM International · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete and Cement Materials Research
Établissements canadiensStantec (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDurabilityFrost (temperature)Aggregate (composite)Materials scienceGeotechnical engineeringComposite materialEnvironmental scienceStructural engineeringForensic engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract More stringent gradation requirements than found in ASTM C 33 are sometimes specified to provide a more well-graded particle size distribution, presumably reducing voids, improving workability, thereby reducing water demand, and requiring less cement. Little information is available regarding the effects of gradation on frost durability. A two-phase study examined the effects of selected aggregate gradations on water demand, selected mechanical properties, and deicer salt scaling resistance. In the first phase, the effects of the “8-to-18” combined aggregate gradation, using crushed stone and natural sand, were examined. In the second phase, the effects of fine aggregate gradation were examined for manufactured sands with different angularities. This study found that water demand and deicer salt scaling were both compromised using the “8-to-18” approach. Little, if any, real difference in water demand and scaling resistance between well-graded and uniformly graded manufactured sands was found, however, angularity did have a significant effect.

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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,656

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)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations2
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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