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Enregistrement W2593192050 · doi:10.1617/s11527-017-1010-1

The steel–concrete interface

2017· article· en· W2593192050 sur OpenAlexaff
Ueli Angst, Mette Rica Geiker, Alexander Michel, Christoph Gehlen, Hong S. Wong, O. Burkan Isgor, Bernhard Elsener, C.M. Hansson, Raoul François, Karla Hornbostel, R.B. Polder, C. Alonso, M. Criado, Alberto A. Sagüés, N.R. Buenfeld

Notice bibliographique

RevueMaterials and Structures · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete Corrosion and Durability
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDocumentationSolid mechanicsDurabilityInterface (matter)Construction engineeringComputer scienceStructural engineeringEngineeringForensic engineeringMaterials scienceComposite materialDatabase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although the steel–concrete interface (SCI) is widely recognized to influence the durability of reinforced concrete, a systematic overview and detailed documentation of the various aspects of the SCI are lacking. In this paper, we compiled a comprehensive list of possible local characteristics at the SCI and reviewed available information regarding their properties as well as their occurrence in engineering structures and in the laboratory. Given the complexity of the SCI, we suggested a systematic approach to describe it in terms of local characteristics and their physical and chemical properties. It was found that the SCI exhibits significant spatial inhomogeneity along and around as well as perpendicular to the reinforcing steel. The SCI can differ strongly between different engineering structures and also between different members within a structure; particular differences are expected between structures built before and after the 1970/1980s. A single SCI representing all on-site conditions does not exist. Additionally, SCIs in common laboratory-made specimens exhibit significant differences compared to engineering structures. Thus, results from laboratory studies and from practical experience should be applied to engineering structures with caution. Finally, recommendations for further research are made.

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 seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations268
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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