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Enregistrement W2016508627 · doi:10.1680/adcr.2001.13.1.21

Early-age hydration kinetics of steel slags

2001· article· en· W2016508627 sur OpenAlexaff
D. Ionescu, T. R. Meadowcroft, P. V. Barr

Notice bibliographique

RevueAdvances in Cement Research · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete and Cement Materials Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPortland cementIsothermal titration calorimetryMaterials scienceSlag (welding)CementIsothermal processMetallurgyGround granulated blast-furnace slagBlast furnaceReactivity (psychology)KineticsHydration reactionActivation energyMineralogyChemical engineeringThermodynamicsChemistryPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Unlike blast-furnace slags, steel-making slag is not a normal admixture for Portland cement. However, recent work has suggested that by adjusting the chemistry and the cooling rate to generate a substantial glassy phase, the potential for hydration and strength development for the granulated product is enhanced. In order to better understand the role of glassy phases in the hydration process, isothermal calorimetry was used to determine the heat release and the rate of hydration within the 25–70°C range. Synthetic slags, of varying glass:crystal ratios, were used along with Portland cement as a reference. The reactivity of the synthetic slags was found to increase with glassy content which is in agreement with the lower activation energies calculated for these slags. Activation energies for slags were found to be greater than for Portland cement.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,235
Score d'incertitude au seuil0,578

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,314 · 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

Citations24
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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