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Enregistrement W2128159249 · doi:10.3390/ma7042474

Performance-Based Specifications of Workability Characteristics of Prestressed, Precast Self-Consolidating Concrete—A North American Prospective

2014· article· en· W2128159249 sur OpenAlexaff
Wu-Jian Long, Kamal H. Khayat, Guillaume Lemieux, Soo-Duck Hwang, Ningxu Han

Notice bibliographique

RevueMaterials · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Behavior of Reinforced Concrete
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPrecast concreteSelf-consolidating concretePrestressed concreteStructural engineeringMaterials scienceEngineeringComposite materialCompressive strength

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adequate selection of material constituents and test methods are necessary for workability specifications and performance of hardened concrete. An experimental program was performed to evaluate the suitability of various test methods for workability assessment and to propose performance specifications of prestressed concrete. In total, 33 self-consolidating concrete (SCC) mixtures made with various mixture proportioning parameters, including maximum size and type of aggregate, type and content of binder, and w/cm were evaluated. Correlations among various test results used in evaluating the workability responses are established. It is recommended that SCC should have slump flow values of 635-760 mm. To ensure proper filling capacity greater than 80%, such concrete should have a passing ability that corresponds to L-box blocking ratio (h₂/h₁) ≥ 0.5, J-Ring flow of 570-685 mm, slump flow minus J-Ring flow diameter ≤75 mm. Moreover, Stable SCC should develop a column segregation index lower than 5%, and rate of settlement at 30 min of 0.27%/h for SCC proportioned with 12.5 or 9.5 mm MSA. It is recommended that SCC should have a plastic viscosity of 100-225 Pa·s and 100-400 Pa·s for concrete made with crushed aggregate and gravel, respectively, to ensure proper workability.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,741

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations23
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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