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Enregistrement W2051703960 · doi:10.1520/cca10489j

Measurement of the Alkali Content of Concrete Using Hot-Water Extraction

2002· article· en· W2051703960 sur OpenAlexaff
M-A Bérubé, J Frenette, Michel Rivest, Daniel Vézina

Notice bibliographique

RevueCement Concrete and Aggregates · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete and Cement Materials Research
Établissements canadiensMinistry of Transportation of OntarioHydro-QuébecUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlkali metalAlkali–aggregate reactionRepeatabilityAlkali–silica reactionWater contentGrindingReactivity (psychology)Extraction (chemistry)Aggregate (composite)ReproducibilityChemistryMaterials scienceMineralogyChromatographyComposite materialOrganic chemistryGeotechnical engineeringGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The knowledge of the active- or soluble-alkali content of concrete is useful in the diagnosis and prognosis of alkali-aggregate reactivity (AAR). A method often used for determining this content is hot-water extraction from ground concrete samples. This method was applied to 17 aggregates and 8 concretes incorporating aggregates presenting different degrees of alkali-silica or alkali-carbonate reactivity. The following conclusions can be drawn: (1) a correction must be made to take account for the alkalies released by the aggregates in the test; (2) using cold water rather than hot water has no significant effect on the results; (3) grinding to <160 μm appears more appropriate than <80 μm (lower amount of alkalies released by the aggregates); (4) the soluble-alkali content progressively decreases as alkali-silica reaction (ASR) progresses, which indicates that a significant part of alkalies, progressively incorporated in the reaction products from ASR, is not leached in the test; (5) the repeatability from one series of tests to another and the reproducibility from one laboratory to another appear relatively poor; (6) the use of a control concrete with a known soluble-alkali content may greatly improve the repeatability and the reproducibility of the method.

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)0,000
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,641

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,168 · 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

Citations31
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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