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Enregistrement W2087003534 · doi:10.1520/jai101347

Use of the Accelerated Mortar Bar Test to Evaluate the Effectiveness of LiNO3 Against Alkali-Silica Reaction—Part 1: Pore Solution Chemistry and Influence of Various Parameters

2008· article· en· W2087003534 sur OpenAlexaffabout
C. Tremblay, M.A. Bérubé, Benoît Fournier, M D Thomas, Kevin J. Folliard, P. C. Nkinamubanzi

Notice bibliographique

RevueJournal of ASTM International · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete and Cement Materials Research
Établissements canadiensNatural Resources CanadaUniversity of New BrunswickUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlkali–silica reactionMortarBar (unit)Alkali metalMaterials scienceAlkali–aggregate reactionChemistryComposite materialGeologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract For the time being, the only reliable test method to evaluate the effectiveness of lithium nitrate against alkali-silica reaction (ASR) in concrete is the concrete prism test (CPT) CSA A23.2-14A or ASTM C1293, extended to two years. In its actual form, the more commonly used accelerated mortar bar test (AMBT) CSA A23.2-25A or ASTM C1260 is not able to predict this effectiveness and needs to be modified to improve it’s reliability. Part I of this study, which involves a large variety of reactive aggregates from Canada and the United States, aims to evaluate the partition of various ions (OH−, Na+, K+, Li+, and silica species) between the mortar pore solution and the soak solution in the AMBT, and the effect of a number of experimental parameters on the expansion of mortar bars with/without lithium nitrate, e.g., the presence of lithium in the original mortar bars, the Li concentration in the soak solution, the concentration and the composition (NaOH versus KOH) of the soak solution, the cement alkali content, the water-to-cement ratio, and the initial 24-h soaking in pure water. The second part of this study (Part II) compares the above AMBT results with the CPT results for the same aggregates and aims to propose modifications to the AMBT when testing lithium nitrate against ASR to better correlate with the most realistic CPT results.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,307
Score d'incertitude au seuil0,207

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations6
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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