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Enregistrement W2039126659 · doi:10.1061/(asce)1084-0680(2003)8:1(41)

Use of Fibers and Welded-Wire Reinforcement in Construction of Slabs on Ground

2003· article· en· W2039126659 sur OpenAlexafffund
Peter H. Bischoff, Arun J. Valsangkar, J. Irving

Notice bibliographique

RevuePractice Periodical on Structural Design and Construction · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Behavior of Reinforced Concrete
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSlabReinforcementWeldingSubgradeMaterials scienceStructural engineeringFiberPolypropyleneComposite materialBeam (structure)Engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Different types of fiber-reinforced concrete have been advocated and used as a replacement for welded-wire reinforcement (WWR) in slabs on ground, leading at times to conflicting opinion and/or unrealistic expectation about the benefits of using either WWR or different types of fiber in slabs. In order to verify some of these opinions, tests have been carried out on model slabs (2.5m×2.5m×150mm thick) cast on grade in a test pit and loaded to failure. Results are compared to evaluate the load-carrying capacity for slabs having equivalent amounts of either WWR, fibrillated polypropylene fibers, or steel fibers. Test results show that steel fibers are a suitable alternative to using properly positioned WWR. However, use of polypropylene fibers at a low dosage, which is most common for slab construction (0.9 kg/m3), provides little benefit in terms of increased load-carrying capacity when compared with a plain unreinforced slab. Slab capacity is affected mainly by the postcracking strength of the concrete section, and results from flexure beam tests give a good indication of expected behavior of slabs. The test results also show that a poor subgrade support can be compensated by reinforcing a slab with a moderate amount of either WWR or steel fibers (at a dosage of 30 kg/m3).

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,224 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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