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Enregistrement W2109527949 · doi:10.1139/l06-023

Use of wet cellulose to cure shotcrete repairs on bridge soffits. Part 1: Field trial and observations

2006· article· en· W2109527949 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
ThématiqueInnovative concrete reinforcement materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShotcreteCuring (chemistry)CelluloseMaterials scienceComposite materialCrackingChemistryGeotechnical engineeringEngineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents the results obtained from a research project that focused on investigating the feasibility of using cellulose fibers to cure bridge soffit repairs. The use of cellulose as a curing method involves spraying wet cellulose on the freshly applied shotcrete. By adhering to the shotcrete, the wet cellulose maintains the relative humidity within the shotcrete above the level required to sustain hydration of the cementing materials. Twelve 1000 mm × 1000 mm × 130 mm panels were prepared using two types of shotcrete materials and cured using either air curing, curing compound, misting and curing compound, or cellulose. The results showed that the cellulose could be applied to shotcrete in an overhead position and remained adhered to the shotcrete for 28 days. At the end of the curing period, the cellulose was easily removed from the shotcrete surface by means of a hand shovel. Cellulose-cured panels showed the least evidence of surface cracking. Also, the use of cellulose did not have any negative effects on the temperature of the shotcrete.Key words: bridge repair, shotcrete, silica fume, accelerator, polypropylene fibers, curing, cellulose, heat of hydration, adhesion.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,764
Score d'incertitude au seuil0,723

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)0,0000,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,170 · 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'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

Citations5
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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