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Enregistrement W2949365494 · doi:10.5539/jmsr.v8n2p49

Splitting Tensile Strength, Physical and Durability Properties of Cement Stabilized Earth Block Reinforced with Treated and Untreated Pineapple Leaf Fibre

2019· article· en· W2949365494 sur OpenAlexvenueno aff
Nounagnon A. Vodounon, Christopher Kanali, John Mwero, Mahfouz O. A. Djima

Notice bibliographique

RevueJournal of Materials Science Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNatural Fiber Reinforced Composites
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceUltimate tensile strengthComposite materialAbrasion (mechanical)DurabilityAbsorption of waterBlock (permutation group theory)CementMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the present study, the physical and mechanical strength of cement stabilized earth block reinforced with treated and untreated pineapple leaf fibre (T-PALF, N-PALF) have been studied. Three types of blocks were casted, firstly the block of dimensions 290*140*120mm were casted and these block were casted for abrasion test, secondly the cube blocks of dimensions 150*150*150mm were made and they were casted for water absorption and density test; thirdly were casted cylinder block of dimensions 200*100mm for Splitting tensile strength. It was found that, the water absorption of the blocks increase with increase of fibre content, the density decrease with fibre content. The fibre have increased the abrasion resistance and tensile strength of the blocks up to 3% of fibre content afterward it decreased. It was also observed that, the T-PALF had significantly improved the properties of the blocks comparing to those reinforced with N-PALF.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,555

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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