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Enregistrement W2904324806 · doi:10.11113/jt.v81.12774

MECHANICAL, THERMAL AND DURABLE PERFORMANCE OF WASTES SAWDUST AS COARSE AGGREGATE REPLACEMENT IN CONVENTIONAL CONCRETE

2018· article· en· W2904324806 sur OpenAlexaff
Ghasan Fahim Huseien, Ruhal Pervez Memon, Ziyad Kubba, Abdul Rahaman Mohd Sam, Mohammad Ali Asaad, Jahangir Mirza, Uroosa Memon

Notice bibliographique

RevueJurnal Teknologi · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWood Treatment and Properties
Établissements canadiensHydro-Québec
Organismes subventionnairesUniversiti Teknologi Malaysia
Mots-clésSawdustMaterials scienceCompressive strengthComposite materialAggregate (composite)Volume (thermodynamics)CementWaste managementPulp and paper industryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wood yields a number of by-products and Sawdust is as useful as others. Sawdust is regarded as a waste material and is effectively utilised as sawdust concrete in the construction of buildings. It is capable to be utilised as light-weight concrete and holds the quality of long duration heat transfer. In this study, three different ratios (1:1, 1:2 and 1:3) volume mix proportions of cement to sawdust were adopted to make sawdust concrete. At varied intervals of 7, 28 and 56 days of air curing, thermal and mechanical properties like workability, density, elastic modulus, strength and heat transfer were probed of mentioned sawdust concrete proportions. The resistance to elevated temperatures was also evaluated after 28 days of age; weight loss, residual compressive strength, surface texture and ultrasonic pulse velocity were considered in evaluation process. The findings showed that increase in sawdust volume affected to decrease the workability, strength and elevated temperatures resistance. However, the concrete having higher proportion of sawdust performed competently and well in terms of thermal conductivity. Moreover, a decrease in the heat transfer of sawdust was also observed. Examining the all-embracing mechanical and physical properties, sawdust can be effectively utilised in the construction of buildings.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,232
Score d'incertitude au seuil0,321

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,202 · 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 tête enseignante, 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

Citations15
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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