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Enregistrement W2082406550 · doi:10.1139/l99-076

Alkali-aggregate reactivity in Québec (Canada)

2000· article· en· W2082406550 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Marc-André Bérubé, Daniel Vézina, Benoît Fournier

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete and Cement Materials Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlkali–silica reactionSilica fumeAggregate (composite)Alkali–aggregate reactionFly ashCementReactivity (psychology)Alkali metalLimitingMaterials scienceMortarEnvironmental scienceWaste managementComposite materialEngineeringChemistryMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the province of Québec, due to the particular geology and the historic use of high-alkali cements, a large number of concrete structures are affected by alkali-silica reactivity (ASR). Consequently, tremendous effort was made in this province during the last 20 years on (1) the determination in the laboratory (testing methods) as well as in the field (inspection of structures) of the potential alkali-aggregate reactivity (AAR) of concrete aggregates, (2) the prevention of AAR in new structures, and (3) the management of existing structures affected by this problem. For new structures, the most popular measure used in Québec in the presence of potentially reactive aggregates consists of limiting the alkali contribution by the cement to 3 kg/m 3 of concrete (Na 2 O eq ). Also, blended silica fume cements were used on many occasions against ASR; ternary cements containing fly ash and silica fume, which proved in the laboratory to be effective against ASR, are presently available. As concerns the existing structures affected by ASR, many of them were repaired using various techniques ranging from the simple application of a penetrating sealer to the application of post-constraints or slot cutting.Key words: aggregate, alkali-aggregate reaction, cement, concrete, diagnosis, management, preventive measures, prognosis, Québec, testing.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,887
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,174 · 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'étudeSans objet
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

Citations28
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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