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Enregistrement W2162106932 · doi:10.4067/s0718-50732008000300005

Desarrollo de hormigones con aglomerante cal-puzolana fina como material cementicio suplementario

2008· article· es· W2162106932 sur OpenAlexaff
Juan José Dopico, Fernando Martirena Hernandez, Robert L. Day, Bernhard Middendorf, Matthias Gehrke, Lesday Martínez

Notice bibliographique

RevueRevista de ingeniería de construcción · 2008
Typearticle
Languees
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete Corrosion and Durability
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhysicsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ResumenLa alta resistencia y durabilidad alcanzada en los hormigones de alta y ultra alta resistencia está asociada a la obtención de una matriz muy densa, definida a partir del uso de altos volúmenes de adiciones minerales muy finas, tales como las cenizas volantes, microsílice, metacaolín y polvos finos de cuarzo.El trabajo muestra un estudio sobre el uso del aglomerante cal-puzolana (ACP) de alta finura, como adición mineral activa en el hormigón.Las partículas muy finas de la cal, de tamaños entre las 0.1-10 m pueden llenar los vacíos entre los granos de cemento, mientras las partículas más grandes de la puzolana, entre 10-100 m, pueden llenar los vacíos entre los granos más finos del agregado, resultando en una matriz más densa.La adición de hidróxido de calcio (HC) durante el mezclado del hormigón, también incrementa la concentración de iones Ca +2 y OH -, lo cual resulta en una mejor y mas rápida hidratación del Cemento Pórtland Ordinario (CPO) y de la reacción puzolánica.El uso de la ACP como adición mineral activa en hormigones de alta resistencia (HAR), podría contribuir a disminuir los costos del producto sin afectar su resistencia mecánica y durabilidad usando menos cemento, con lo cual se estaría mejorando el perfil ecológico de este material.Resultados iniciales son mostrados en este trabajo, requiriéndose de ensayos adicionales para establecer los beneficios del uso de la ACP en los HAR.Un ejemplo de aplicación de este trabajo en hormigones son también presentados.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,221 · 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'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

Citations6
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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