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Enregistrement W2296072075 · doi:10.1680/jcoma.15.00077

Alkali–aggregate reaction: performance testing, exposure sites and regulations

2016· article· en· W2296072075 sur OpenAlexaff
Jan Lindgård, Benoît Fournier, Terje F. Rønning, M D Thomas

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Civil Engineers - Construction Materials · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete and Cement Materials Research
Établissements canadiensUniversity of New BrunswickUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTest (biology)Aggregate (composite)Alkali–aggregate reactionForensic engineeringEngineeringComputer scienceRisk analysis (engineering)Operations researchMedicineNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Several laboratory performance tests for alkali–aggregate reaction (AAR) have been used worldwide for about 20 years. However, a review performed one of the present authors in 2006 concluded that none of the test methods meets all the criteria for an ideal performance test. In the last decade, research has been performed in several countries with the aim to improve current AAR performance test methods and develop alternative tests. The Rilem (The International Union of Laboratories and Experts in Construction Materials, Systems and Structures) Technical Committee (TC) 258-AAA (2014–2019) is also focusing on this topic. The main purpose of this technical committee is to develop and promote a reliable performance-based testing concept for the prevention of deleterious AAR. Strong emphasis will be placed on the implementation of the Rilem methods and recommendations as national and international standards. It is crucial to link the results from the accelerated laboratory testing to field behaviour, primarily against field exposure sites. Some results from such exposure sites are included in this paper.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,389

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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