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Enregistrement W1982021009 · doi:10.1061/(asce)0899-1561(2007)19:12(1090)

Effect of Temperature on Oscillatory Shear Behavior of Portland Cement Paste Incorporating Chemical Admixtures

2007· article· en· W1982021009 sur OpenAlexaff
Moncef L. Nehdi, Samer Al Martini

Notice bibliographique

RevueJournal of Materials in Civil Engineering · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovations in Concrete and Construction Materials
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials sciencePortland cementRheologyCementComposite materialRheometerViscoelasticityMixing (physics)Shear (geology)Water–cement ratio

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The construction of reinforced concrete structures in hot weather dictates fast placement of fresh concrete to prevent hot weather concreting difficulties such as rapid loss of workability, pumping problems, acceleration of cement hydration, fast evaporation of mixing water, and forming of cold joints. In this process, the selection of adequate chemical admixtures is of paramount importance. In the current study, the viscoelastic properties of portland cement pastes with a water–cement ratio (w∕c) of 0.35 and 0.50 were investigated at different temperatures in the range of 20–45°C through oscillatory rheological tests conducted using an advanced shear-stress/shear-strain controlled rheometer. The influence of water reducing and retarding admixtures, melamine-based, polycarboxylate-based, and a new generation of polycarboxylate-based high-range water reducing admixtures on the oscillatory rheological properties of cement paste at various temperatures was also examined. The results indicate that the viscoelastic properties of cement paste are highly affected by the admixture type and dosage, and that an improved understanding of the effect of chemical admixtures is needed to mitigate high-temperature concreting problems.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,218 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations32
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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