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Enregistrement W2797962775

Post-fire investigations of prestressed concrete structures

2015· article· en· W2797962775 sur OpenAlexaff
Lucie Robertson, John Gales, Tim Stratford, Amer Al-Merabi

Notice bibliographique

RevueEdinburgh Research Explorer · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFire effects on concrete materials
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStructural engineeringResidual strengthPrestressed concreteBridge (graph theory)Fire resistanceForensic engineeringFire testEngineeringStructural integrityReinforced concreteMaterials scienceComposite material
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Concrete structures reinforced with prestressing steel, referred to as prestressed concrete (PSC) structures, are commonly used in bridge and tall building construction as they can easily be optimized. However, prestressing steel is well known to have complex behavior when exposed to high temperatures. To date, this structure’s high temperature behavior is not fully understood and can potentially complicate post-fire structural investigations of PSC structures. After a fire, it is often difficult to guarantee stability or specify necessary repairs for this type of structure. The study herein aims to help develop guidance for investigating and assessing PSC structures (with emphasis on bridge beams) post-fire. Investigations of specific and real PSC structures after fire exposure are reviewed as case studies herein. Characteristic damage indicators and test methods for assessment are discussed. The authors characterize the residual condition of a lab-scale PSC structure previously exposed to severe temperature. Non-destructive strength analyses of prestressing steel using a calibrated hardness test procedure were carried out. Results were compared to those from destructive methods and showed satisfactory correlation. The high temperature exposed concrete was also inspected. The paper concludes with recommendations of future research required to better identify the condition of PSC structures after fires.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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