MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2562997004 · doi:10.1520/acem20160034

Evaluation of Modifications to the ASTM C672 Deicer Salt Scaling Test for Concrete Containing Slag Cement

2016· article· en· W2562997004 sur OpenAlexaffabout
R.D. Hooton, Dimitre Georgiev Vassilev

Notice bibliographique

RevueAdvances in Civil Engineering Materials · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete and Cement Materials Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceCementSlag (welding)Curing (chemistry)Fly ashMetallurgyScalingDurabilityComposite materialMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The standard ASTM C672/C672M-12 deicer salt scaling resistance test has been found to be overly aggressive to concretes containing slag cement or fly ash. It was compared to the recently adopted CSA A23.2-22A test method, based on the Quebec BNQ test, as well as several modifications, including use of an accelerated curing regime developed by Virginia (VADOT). Sixteen concrete mixtures were studied using high-alkali cement, low-alkali cement, grade 100 slag and grade 120 slag with slag contents of 0, 20, 35, and 50 %. Vinsol resin air-entraining admixture (AEA) was compared to a synthetic AEA. Modifications to the test method used in this study resulted in improved deicer scaling performance of concretes containing slag and many of these modifications have been incorporated into the CSA A23.2-22A test method. While it was found that increasing the level of slag replacement resulted in increased scaling, it was found that for slag mixtures, the synthetic AEA provided an improved air void spacing factor, higher hardened air content, and improved scaling resistance compared to Vinsol resin AEA.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAdvances in Civil Engineering MaterialsMême sujetConcrete and Cement Materials ResearchTravaux en français237 207