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Enregistrement W2156736928 · doi:10.1139/l04-109

Current situation with the production and use of supplementary cementitious materials (SCMs) in concrete construction in Canada

2005· article· en· W2156736928 sur OpenAlexfundvenueaboutno aff
N. Bouzoubaâ, Benoît Fournier

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete and Cement Materials Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistère des TransportsU.S. Department of Transportation
Mots-clésSilica fumeGround granulated blast-furnace slagFly ashCementitiousSlag (welding)CementAggregate (composite)Waste managementEnvironmental scienceCurrent (fluid)Materials scienceMetallurgyEngineeringComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The data gathered on the current situation of supplementary cementing materials (SCMs) in Canada have shown that around 524 000, 347 000, and 37 000 t of fly ash, ground granulated blast furnace slag (GGBFS), and silica fume were used in cement and concrete applications in 2001, respectively, which represents 11%, 90%, and 185% of the quantity produced. The remaining 10% of GGBFS produced was used in the US, and 17 000 t of silica fume were imported from the US and Norway to meet market demand. Fly ash appears to be the only material that is underused and that represents a potential for increased use of SCMs in Canada. For the GGBFS, the quantity produced can be increased if the demand increases. This investigation has shown, however, that there are policy, technical, and economic barriers to the increased use of SCMs in Canada. Some solutions were proposed to overcome these barriers and are summarized in the conclusions of the paper.Key words: fly ash, slag, silica fume, concrete, blended cement.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,687
Score d'incertitude au seuil0,699

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,178 · 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

Citations31
Publié2005
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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