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Enregistrement W2899503061 · doi:10.1051/matecconf/201819907002

Characterization tools for shrinkage-compensating repair materials

2018· article· en· W2899503061 sur OpenAlexaffabout
Benoı̂t Bissonnette, Samy-Joseph Essalik, Charles Lamothe, Marc Jolin, Luc Courard, Richard Gagné, R. Morin

Notice bibliographique

RevueMATEC Web of Conferences · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete and Cement Materials Research
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShrinkageExpansiveCrackingCompatibility (geochemistry)Portland cementComputer scienceCementMaterials scienceComposite materialCompressive strength

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Achievement of dimensional compatibility is one of the most important considerations in order to consistently achieve lasting repair works that do not undergo harmful cracking. Drying shrinkage of Portland cement concrete is generally inevitable and, although its magnitude can be reduced by optimizing or modifying the composition parameters, it remains significantly larger than its ultimate tensile strain. Conversely, the use of shrinkage-compensating concrete (ShCC) may allow to achieve a zero-dimensional balance with respect to drying shrinkage, through the use of a mineral expansive agent. The experimental work carried out in recent years at Laval University to evaluate the potential of shrinkage-compensating concretes (ShCC) for use as repair materials has in fact yielded quite promising results. Nevertheless, more research is required to turn ShCC systems into a truly dependable and versatile repair option. Among the issues still unresolved, suitable tests methods must be developed, not only to better characterize ShCC, but also to guide the specifications and perform field quality control. Efforts have thus been devoted to adapt or develop test procedures intended to better capture the particular volume change behavior of ShCC’s. The paper presents two test procedures intended to assess the shrinkage-compensating potential and the effective strain balance of ShCC in restrained conditions.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,233 · 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
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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