MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2563826846 · doi:10.1520/acem20160029

Effect of Surface Preparation on the Deicing Salt-Scaling Resistance of Concrete With and Without SCM: Laboratory and Field Performance in the Presence of Sodium Chloride Deicing Salt

2016· article· en· W2563826846 sur OpenAlexaff
Hongyu Yi, M D Thomas

Notice bibliographique

RevueAdvances in Civil Engineering Materials · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete and Cement Materials Research
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFly ashMaterials scienceMortarSalt (chemistry)Aggregate (composite)Slag (welding)ScalingGeotechnical engineeringComposite materialEnvironmental scienceGeologyChemistryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Deicing salt scaling is a form of surface deterioration of concrete, which describes the progressive raveling of mortar, sometimes even coarse aggregate, from the surface. This paper presents findings from both laboratory and field studies on the deicing salt-scaling resistance of concrete incorporating various proportions of fly ash (25 % and 50 %) and slag (30 % and 60 %). In the laboratory study, concrete slabs finished with different methods as well as concrete with non-finished surfaces were tested for deicing salt-scaling resistance. For the field study, larger concrete slabs were cast and cured in the laboratory and then placed outdoors. Deicing salt solution was applied on the slabs following each snowfall during the winter seasons to maintain an ice-free condition on the surface of the slabs. The results from the laboratory study indicate that the reduced salt-scaling resistance of concrete incorporating supplementary cementing materials is not solely depended on the mechanical strength of the concrete itself. It is also shown that concrete containing high levels of fly ash and slag maybe more sensitive to finishing techniques.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

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