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Enregistrement W2907494056 · doi:10.1139/cjce-2018-0438

Comparison of different approaches for determining the residual post-cracking strength index of fiber reinforced concrete for bridges

2019· article· en· W2907494056 sur OpenAlexaffvenueabout
Ahmed Ghazy, M. T. Bassuoni, El Malik Shehata, Darren Burmey

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Behavior of Reinforced Concrete
Établissements canadiensManitoba Beekeepers' AssociationTetra Tech (Canada)University of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStructural engineeringCrackingDeflection (physics)DeckBridge deckResidualFlexural strengthResidual strengthMaterials scienceEngineeringComposite materialComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Canada, there are different approaches to evaluate the performance of fiber reinforced concrete (FRC) for bridges based on the residual post-cracking strength index (Ri). They involve different combinations of test methods ASTM C78, ASTM C1399, and ASTM C1609. The aims of this study were to assess all possible (existing and new) methods to determine the Ri values, and capture the major differences between the current Canadian Highway Bridge Design Code (CHBDC S6-14) and the City of Winnipeg specification’s approaches, as a case study. Flexural tests (ASTM C78, ASTM C1399, and ASTM C1609) were performed on 60 FRC beams (100 mm × 100 mm × 350 mm) prepared from concrete provided by four ready-mix concrete suppliers according to City of Winnipeg’s bridge deck specifications for a project built in Winnipeg. The results showed that all the methods implemented herein for calculating the Ri of FRC gave comparable results. However, by using Method V, all required parameters (first peak load and residual loads at specified deflections) could be directly extracted from one load–deflection curve obtained from ASTM C1609. In addition, when using this method, the Ri can be calculated for each specimen, which enables quantifying the magnitude of variation from average values. Since this approach also requires fewer number of specimens, reducing time and cost of testing, it has been adopted by the City of Winnipeg in bridge specifications for FRC.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,140

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,208 · 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
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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