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Enregistrement W2470725662 · doi:10.1680/jcoma.16.00007

Mitigation of alkali–silica reaction in US highway concrete

2016· article· en· W2470725662 sur OpenAlexaff
Kevin J. Folliard, M D Thomas, Benoît Fournier, Thano Drimalas, Gina Ahlstrom

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Civil Engineers - Construction Materials · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete Corrosion and Durability
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrackingLithium (medication)Alkali–silica reactionMaterials scienceAlkali metalSilaneForensic engineeringEnvironmental scienceComposite materialChemistryEngineeringAggregate (composite)Medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper provides an overview of the various field trials performed by the US Federal Highway Administration aimed at mitigating the effects of alkali–silica reaction on highway concrete elements, including pavements, bridges and barriers. The different methods used to attempt to reduce the expansion and cracking of affected concrete are described, including the use of sealings and coatings, the application of lithium nitrate and the application of external confinement. The field trials were conducted and monitored between 2005 and 2014, and the overall findings from each trial are briefly summarised. The use of silane products was found to be the most effective means of reducing the expansion and cracking due to alkali–silica reaction, with the most significant improvement seen in highway barriers. Topical and vacuum application of lithium compounds showed little or no benefit in reducing expansion and cracking, mainly due to the lack of lithium penetration. Electrochemical application of lithium nitrate was more effective in driving the lithium into the affected concrete, but had a negligible impact on the expansion and cracking induced by alkali–silica reaction. Owing to the limited time that was available to monitor most of the field trials, future monitoring is essential to delineate the efficacy of the various treatments.

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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,450

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,180 · 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

Citations3
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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