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Enregistrement W2029410083 · doi:10.1139/l06-020

Performance of waterstops at different temperatures

2006· article· en· W2029410083 sur OpenAlexafffundvenue
Jahangir Mirza, S. Tremblay, Frédéric Sebbagh, Gérard Ballivy

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative concrete reinforcement materials
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeHydro-Québec
Organismes subventionnairesHydro-Québec
Mots-clésCompatibility (geochemistry)Hydrostatic testPermeability (electromagnetism)Hydrostatic equilibriumMaterials scienceThermal hydraulicsThermalHydraulic fluidComposite materialPolyurethaneHydrostatic pressureStructural engineeringEngineeringMechanical engineeringHydraulic machineryHeat transferChemistryMechanicsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Waterstops are installed in the body of concrete (to a depth of 30–60 cm) during the construction of hydraulic structures to minimize or eliminate all possible leaks at construction joints. However, they often deteriorate as a result of the thermal variations and hydrostatic pressure to which hydraulic structures are subjected over their lifetime. Since repairing or replacing deteriorated waterstops is very complicated and costly, they are normally left in place and new ones installed close by. Various new products and methods have now been developed for this purpose, but their performance is not well documented. Eighteen different products were initially chosen and subjected to a battery of laboratory tests (viscosity, chemical compatibility with water, and freeze–thaw cycling) at 23 °C, 15 °C, and 5 °C. Four of the 18 products were subsequently tested for permeability and apparent adherence in a specially designed setup. The test data showed that the waterstop that best fulfilled the criteria was a two-component polyurethane resin.Key words: adherence, chemical compatibility with water, different temperatures, hydraulic structures, permeability, viscosity, waterstops.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,156
Écart entre enseignants0,151 · 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

Citations1
Publié2006
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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