Notice bibliographique
Résumé
This study evaluates the dosages of Class F fly ash, lithium nitrate and their combinations to suppress the excessive expansion caused by alkali–silica reactivity (ASR). In order to serve the proposed objective, the mortar bar specimens were prepared from (1) four dosages of Class F fly ash, such as 15, 20, 25 and 30 % as a partial replacement of Portland cement, (2) up to six dosages of lithium nitrate, such as lithium-to-alkali molar ratios of 0.59, 0.74, 0.89, 1.04, 1.19 and 1.33, and (3) the combination of lithium salt (lithium-to-alkali molar ratio of 0.74) and two dosages of Class F fly ash (15 and 20 % as a partial replacement of Portland cement). Percent contribution to ASR-induced expansion due to the fly ash or lithium content, test duration and their interaction was also evaluated. The results showed that the ASR-induced expansion decreased with an increase in the admixtures in the mortar bar. However, the specimens made with the both Class F fly ash and lithium salt produced more effective mitigation approach when compared to those prepared with fly ash or lithium salt alone. The ASR-induced expansions of fly ash or lithium bearing mortar bars by the proposed models generated a good correlation with those obtained by the experimental procedures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».