MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1997967173 · doi:10.1061/(asce)0733-9364(2007)133:11(827)

Field Study of Concrete Maturity Methodology in Cold Weather

2007· article· en· W1997967173 sur OpenAlexaffabout
Seyed-Hassan Bagheri-Zadeh, Hyoungkwan Kim, Scott Hounsell, Charles R. Wood, Hamid Soleymani, Michael King

Notice bibliographique

RevueJournal of Construction Engineering and Management · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFire effects on concrete materials
Établissements canadiensVanguard CollegeUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaturity (psychological)Reliability (semiconductor)Environmental scienceCold weatherComputer scienceReinforced concreteReliability engineeringForensic engineeringEngineeringMeteorologyStructural engineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to assess the reliability and potential benefits of using the concrete maturity method in cold weather. This paper reviews the concrete maturity method, describes the technology and field observations, and discusses potential benefits of using concrete maturity in cold climates. The concrete maturity method is based on the idea that concrete strength development is strongly correlated with the curing temperature history. Modern sensor and processing devices (loggers) are able to measure and record the temperature of concrete over time. This information could be used to predict concrete strength over time. Findings from a case study in application of the maturity method in an industrial construction project in Edmonton, Alta., Canada indicated a significant potential time and cost reduction. The study also indicated that the concrete maturity methodology enables reliable quality control through the accurate estimation of in-place concrete strength. The real time information available through the concrete maturity method allowed the project manager to be proactive in managing heating and protection to ensure that the proper level of concrete strength was developed.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeObservationnel
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

Citations17
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Construction Engineering and ManagementMême sujetFire effects on concrete materialsTravaux en français237 207