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Enregistrement W2071973187 · doi:10.1139/l06-059

The influence of fine aggregate combinations on particle size distribution, grading parameters, and compressive strength of sandcrete blocks

2006· article· en· W2071973187 sur OpenAlexvenueno aff
A. U. Omoregie, O.E. Alutu

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConstruction Engineering and Safety
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompressive strengthSiltFinenessDurabilityGeotechnical engineeringMaterials scienceAggregate (composite)CurvatureGradationParticle-size distributionComposite materialParticle sizeMathematicsGeologyComputer scienceGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current extensive use of low priced fine aggregate (sand) deposits in sandcrete block making in Nigeria is of concern because there appears to be a level of ignorance surrounding their existing properties and implications. To this end, silt contents and some grading parameters of the most commonly used fine aggregate deposits in parts of midwestern Nigeria (Benin City), the coefficient of uniformity (Cu), curvature coefficient (Cc), and the fineness modulus (Fm) were derived by laboratory experiments to ascertain these basic properties. In addition, the strength and durability properties of sandcrete blocks made from these sands were also established. It revealed that the low priced sands exhibited worse properties in comparison to the more expensive sand. As a way of improving the properties of these frequently used low priced sands, a combination approach was adopted that used the weaker and commonly used sands with those that are more expensive and less frequently used. Findings revealed that combining the two created significant improvement in compressive strength, durability, and grading parameters of low priced sands with only marginal impact on cost.Key words: fine aggregates, uniformity coefficient, curvature coefficient, fineness modulus, compressive strength, durability, silt contents, Nigeria.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,160
Écart entre enseignants0,157 · 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

Citations15
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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