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Enregistrement W2125840923 · doi:10.1139/t08-131

Composition of demolition wastes from Chi-Chi earthquake-damaged structures and the properties of their inert materials

2009· article· en· W2125840923 sur OpenAlexvenueno aff
Chau-Ping Yang

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRecycled Aggregate Concrete Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science Council
Mots-clésInertDemolitionEnvironmental scienceSoil waterWaste managementDemolition wasteDebrisAggregate (composite)Abrasion (mechanical)Geotechnical engineeringGeologyMaterials scienceEngineeringCivil engineeringComposite materialChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The disastrous Chi-Chi earthquake struck Taiwan on 21 September 1999 and resulted in the creation of more than 20 million cubic metres of demolition waste, which was stored temporarily at several sites. To reduce the site clearing costs, the inert materials (concrete, brick, pottery, and fines) in the wastes should be reclaimed and recycled immediately; but most of their properties were not known. Therefore, this study investigates the properties of demolition wastes, including inert materials, coarse portions, and fines obtained from two earthquake demolition waste storage sites (Puli and Tali) and one normal urban construction waste storage site (Taichung). It is found that the volumetric content of inert materials from earthquake demolition waste is about 96%. Such inert material is classified as having an excellent subgrade rating and can be reused as subbase and base soils. The abrasion level of the coarse portions of inert materials from the three sites meets the required level of coarse aggregate according to Standard Taiwan Code CNS-490. On the other hand, the maximum dry unit weights of fines of inert materials from the three sites are greater than 14.7 kN/m 3 , and their shear strengths are higher than that of the same classification group (SW–SM) of natural soils, so they can be reused as construction soils.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

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
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,171
Écart entre enseignants0,163 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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