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Enregistrement W2952595593 · doi:10.1155/2019/4149708

Development of FRC Materials with Recycled Glass Fibers Recovered from Industrial GFRP-Acrylic Waste

2019· article· en· W2952595593 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueAdvances in Materials Science and Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative concrete reinforcement materials
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceComposite materialFlexural strengthGlass fiberUltimate tensile strengthGlass recyclingCuring (chemistry)Compressive strengthDurabilityFiberSlumpRaw material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fiber-reinforced concrete (FRC) and engineered cementitious composite materials have demonstrated promising requisite in construction industry owing to its superior mechanical and durability properties. In this study, a sustainable approach was taken, i.e., to use industry waste as a reinforcement with improved interfacial bonding leading to enhanced mechanical performance of FRC. An efficient in situ recycling process allowed the authors to extract glass fibers from glass fiber-reinforced polymer acrylic waste. Concrete mixes with low fiber dosages including 0.1%, 0.2%, and 0.3% (by volume) of recycled as well as virgin glass fibers were prepared. The slump of concrete was maintained ∼150 mm by using high water-reducing admixture (HWRA). Notably, lower amount of HWRA was required for raw glass fibers vis-à-vis recycled ones due to its hydrophobic nature. Overall, FRC enclosing 0.3% recycled glass fiber demonstrated >20% enhancement in compressive, split tensile, and flexural strength as compared to control (after 28 days of curing), also supported by morphological analysis.

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.

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)0,001
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,971

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,197 · 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