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Enregistrement W2561206711 · doi:10.21809/rilemtechlett.2016.24

Pervious Concrete: Mix Design, Properties and Applications

2016· article· en· W2561206711 sur OpenAlexaff
Mohammed Sonebi, M. T. Bassuoni, Ammar Yahia

Notice bibliographique

RevueRILEM Technical Letters · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Stormwater Management Solutions
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPervious concreteImpervious surfaceEnvironmental scienceUrban heat islandPortland cementStormwaterSurface runoffDrainageCloggingUrbanizationFlooding (psychology)Civil engineeringEnvironmental engineeringEngineeringCement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Current climatic changes are occurring due to various human and industrial activities. In particular, the effects of urbanisation and growing threat of global warming have likely caused increasing precipitation in many geographic regions. For many years, portland cement pervious concrete (PCPC) has been making an important contribution, as a sustainable urban drainage system (SUDS), on improving environmental conditions. This type of porous concrete can help minimizing flooding risks, recharging ground water, reducing run off and peak flows, alleviating the precipitation load on overstressed drainage systems and improving water quality by capturing pollutants. The benefits of using PCPC in order to attenuate stormwater problems are quite essential mainly in urban areas where most surfaces typically consist of relatively impervious concrete or asphalt pavements, causing elevated levels of surface runoff. In addition, PCPC can reduce the absorption of solar radiation and urban heat storage potential which can lead to temperate urban conditions, and thus protecting the environment and health and safety of living things. However, PCPC requires regular maintenance to prevent any clogging of the pores by sediments and vegetation. This article provides an overview on pervious concrete mix design, key properties, durability and applications. Also, it touches on practical and scientific challenges of PCPC.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,171 · 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'étudeSans objet
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

Citations111
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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