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Enregistrement W2018068524 · doi:10.1177/0021998311401089

Durability performance of fiber-reinforced concrete in severe environments

2011· article· en· W2018068524 sur OpenAlexaff
B. Kim, Andrew J. Boyd, J.-Y. Lee

Notice bibliographique

RevueJournal of Composite Materials · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative concrete reinforcement materials
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceDurabilityComposite materialCarbonationFiber-reinforced concreteScanning electron microscopePolypropyleneFiberToughnessPolyvinyl alcohol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Polypropylene (PP; 0.5%), polyvinyl alcohol (PVA; 0.75%), and hooked-end steel (1%) fibers were investigated to evaluate the durability performance of fiber-reinforced concrete (FRC) exposed to severe environments. Conventional beam specimens (100 × 100 × 360 mm 3 ) were prepared and exposed to three types of conditioning systems for 27 months, in both un-cracked and pre-cracked conditions. Degradation of the FRC was evaluated using visual or photographic inspection, change in permeable pore space, destructive beam testing, scanning electron microscopy analysis, and depth of carbonation measurements. For each of the fiber types and mixtures evaluated, significant surface degradation and carbonation only appeared in specimens exposed to immersion in a low pH solution designed to simulate swamp water. These specimens also exhibited significant degradation in both average residual strength (ARS) and toughness. On the other hand, difficulties in the comparison between pre-cracked specimens and un-cracked specimens were found due to re-adhered or healed pre-cracked specimens from dissolved materials (salt or lime) in solutions. A relatively good resistance to saltwater immersion and w/d conditioning was observed for all fiber types. Among fiber types, steel fibers showed the highest strength to conditioning compared with PP and PVA fibers.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,189 · 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.

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

Citations27
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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