MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2599590015

Effect of Superabsorbent Polymers (SAP) on the Freeze-Thaw Resistance of Concrete: Results of a RILEM Interlaboratory Study

2017· article· en· W2599590015 sur OpenAlexaff
Viktor Mechtcherine, Christof Schröfl, Mateusz Wyrzykowski, Michaela Gorges, Pietro Lura, Daniel Cusson, Jim Margeson, Nele De Belie, Didier Snoeck, Kazuo Ichimiya, Shin‐ichi Igarashi, Vyacheslav R. Falikman, Stefan Friedrich, Jürgen Bokern, Patricija Kara, Alicja Marciniak, Hans‐Wolf Reinhardt, Sören Sippel, António Bettencourt Ribeiro, João Custódio, Guang Ye, Hua Dong, Jason Weiss

Notice bibliographique

RevueVUBIR (Vrije Universiteit Brussel) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete Properties and Behavior
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSuperabsorbent polymerMaterials sciencePolymerComposite materialForensic engineeringEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article presents the results of an interlaboratory experimental study performed by 13 international research groups within the framework of the activities of the RILEM Technical Committee 225-SAP “Applications of Superabsorbent Polymers in Concrete Construction”. Two commercially available superabsorbent polymers (SAP) were tested in terms of their influence on the freeze–thaw resistance of ordinary concrete. To test the robustness of the method, all participating laboratories used locally produced materials. Furthermore, following this aim, various accelerated methods were used to estimate the resistance of the concrete to freeze–thaw cycles. The effect of adding SAP was from insignificant to considerably positive in terms of improvement in material performance as determined by reduced mass loss after freeze–thaw cycles; only one participant observed worsening of the material behaviour. At the same time, due to the addition of SAP, a much less pronounced decrease in the dynamic Young’s modulus was observed as a result of freeze–thaw testing without deicing salt.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,203 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueVUBIR (Vrije Universiteit Brussel)Même sujetConcrete Properties and BehaviorTravaux en français237 207