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Enregistrement W2159233906 · doi:10.1154/1.2204056

Quantitative Rietveld analysis of hydrated cementitious systems

2006· article· en· W2159233906 sur OpenAlexaff
Laura Mitchell, Jim Margeson, Pamela S. Whitfield

Notice bibliographique

RevuePowder Diffraction · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete and Cement Materials Research
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPortlanditeCementitiousAragoniteMaterials scienceCementAmorphous solidAmorphous calcium carbonateCalciteMineralogyPhase (matter)Rietveld refinementCalcium carbonateAnalytical Chemistry (journal)Chemical engineeringComposite materialChemistryCrystallographyPortland cementChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A study examining the feasibility, and possible necessity, of using transmission data from capillary mounted samples for quantitative analysis of hydrated cement systems was conducted. In order to obtain true quantitative results, the amorphous contents were determined by the addition of an internal standard. The amorphous content of the starting tricalcium silicate was found to be approximately 21–22 wt %, in close agreement with previously published results. The study revealed that the spherical harmonics preferential orientation correction may not be reliable with unmicronized hydrated cement materials in reflection geometry, as chemically unreasonable progressions in Portlandite content with time were observed. The data obtained from capillary measurements, however, exhibited little or no preferential orientation, and appeared to produce the progression of phase contents expected from the reaction. The use of capillaries would appear to be justified in some circumstances to obtain reliable quantitative results from hydrated cementitious materials. In this particular system, a significant fraction of calcium carbonate was present as aragonite, as well as the more usual calcite.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations20
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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