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Enregistrement W2908625746 · doi:10.56748/ejse.17213

Effects of Nano-Materials on Key Properties of Cementitious Composites: A Review

2017· review· en· W2908625746 sur OpenAlexaff
Shamir Sakir, Sudharshan N. Raman, Md. Safiuddin, A. B. M. A. Kaish, Kishoare Tamanna, Azrul A. Mutalib

Notice bibliographique

RevueElectronic Journal of Structural Engineering · 2017
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete and Cement Materials Research
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCementitiousCementQuality (philosophy)Nano-Process (computing)Construction engineeringBusinessCivil engineeringRisk analysis (engineering)EngineeringComputer scienceMaterials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cement production industry is one of the largest industries, which is becoming one of the biggest environmental concerns of the world. About 6% of the global CO2 emission comes from this industry. An improvement in cement quality and application process can result in a lot of savings in terms of resources and environmental pollution without hindering developmental needs. A detailed knowledge of the crystal structure of cement hydration products and advanced instrumentations to observe its nano-structure enables researchers and practitioners to undertake nano-modification of cementitious composites. To enhance binder characteristics, improving the nano-level fault is the new trend among the cement and concrete researchers. In this quest, many studies have been conducted by incorporating nano-scaled materials with cement, and observing their effects on the hydration products. To conduct meaningful research in cement and concrete technology, the researchers first need to know the existing knowledge gap and the current developments in this field. This study is an effort to bring the major recent findings together, identifying the gaps and providing the directions for future studies on the application of nano-materials in cementitious composites. This will help the experts to get an outline of this field and also set their goals according to their requirements.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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