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Enregistrement W2068955598 · doi:10.1139/l06-024

Use of wet cellulose to cure shotcrete repairs on bridge soffits. Part 2: Laboratory testing and analysis

2006· article· en· W2068955598 sur OpenAlexvenueno aff
Medhat Shehata, Mike Navarra, Tom Klement, Mohamed Lachemi, H C Schell

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFire effects on concrete materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShotcreteCuring (chemistry)Materials scienceCelluloseComposite materialSorptivityShrinkageMoistureAdhesiveDurabilityGeotechnical engineeringChemistryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper reports results of an experimental program conducted to investigate the quality of shotcrete cured by wet, sprayed-on cellulose fibers. The program also investigated the quality of shotcrete containing accelerator. Both field and laboratory samples were prepared and cured using air-curing, curing compound, misting and curing compound, or cellulose. At the end of the curing period, cores were collected from the test panels and tested. The results showed that the effects of curing are noticeable mainly at the top 15 mm of the shotcrete surface. Within this part of the shotcrete, cellulose-cured panels showed an enhanced pore structure compared to samples cured using traditional curing methods, as reflected by mercury intrusion porosimetry and sorptivity test results. The quality of the surface of cellulose-cured shotcrete was significantly enhanced when the additives added to commercially available cellulose to improve its fire resistance were eliminated. Adhesive added to improve bonding of cellulose fibers to the shotcrete surface did not have a negative effect on the surface of the shotcrete. Laboratory-prepared samples showed evidence that cellulose curing reduces shrinkage cracking. The use of accelerator was found to adversely affect the strength and durability of the shotcrete.Key words: bridge repair, shotcrete, accelerator, salt scaling, curing, cellulose, permeability, sorptivity, pore structure, degree of hydration.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,474
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,166 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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