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Enregistrement W2084424985 · doi:10.1680/adcr.11.00010

Effect of <i>n</i>-CaCO<sub>3</sub> and metakaolin on hydrated Portland cement

2012· article· en· W2084424985 sur OpenAlexaff
Jonathan M. Makar, J.J. Beaudoin, Ken Trischuk, Gordon Chan, Faroan Torres

Notice bibliographique

RevueAdvances in Cement Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete and Cement Materials Research
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesKentucky Agricultural Experiment Station
Mots-clésMetakaolinPortland cementMaterials scienceThermogravimetric analysisEttringiteTernary operationChemical engineeringCementIsothermal processNanoparticlePortlanditeComposite materialNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effect of calcium carbonate nanoparticles (nCaCO3) on the hydration of ordinary Portland cement (OPC) blended with metakaolin was studied through comparison with OPC, OPC plus metakaolin and OPC plus nCaCO3 control samples. Isothermal conduction calorimetry measurements showed that the hydration of the ternary OPC–metakaolin–nCaCO3 blend had pronounced early secondary phase hydration activity compared to the controls. X-ray diffraction and thermogravimetric analysis identified the phases as calcium aluminosulfates, with both ettringite and monosulfate forming more quickly in the ternary blend than in the other samples. The presence of the nCaCO3 also enhanced the formation of C3A·CaCO3·12H2O in both blends that contained it. The presence of the secondary phases or the nCaCO3 itself was associated with a significant reduction in strength in the ternary blend as compared to the OPC–metakaolin binary blend. The results suggest that caution is needed in the development of concrete with nanoparticle additions in order to avoid detrimental combinations of nanoparticles, OPC and supplementary cementing materials.

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)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,318 · 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

Citations14
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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