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Enregistrement W2964399400 · doi:10.1088/1755-1315/296/1/012019

Rammed Earth stabilised with waste materials: a sustainable and resistant solution

2019· article· en· W2964399400 sur OpenAlexaff
Alessandro Arrigoni, Jane M. Simoni, Giovanni Dotelli, Renato Pelosato, Marco Caruso

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Earth and Environmental Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHygrothermal properties of building materials
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGypsumCalcium carbideRammed earthSustainabilityDurabilityWaste managementFly ashFlue-gas desulfurizationEnvironmental scienceCompressive strengthMaterials scienceEngineeringMetallurgyComposite materialGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Earthen dwellings are part of the vernacular architecture and cultural heritage of many countries in the Mediterranean region, and a renovated interest towards these types of structures is now widespread in the same countries mainly due to sustainability reasons. However, poor resistance to weathering compromises their durability and their popular acceptance. A fascinating option to improve the resistance of earthen structures while preserving their environmental sustainability is to use locally available waste materials as stabilisers. In this paper, the evolution over time of the mechanical resistance of rammed earth stabilised with residues from widespread industrial processes (i.e. fly ash from coal combustion and calcium carbide residue from acetylene production) was investigated. Waste-stabilisation prompted optimal long-term mechanical resistance; on the other hand, laboratory samples exhibited low compressive strengths in the short-term when cured under standard conditions. The addition of a supplementary industrial residue (i.e. gypsum from flue gas desulfurization) was explored to enhance the early-age strength. Results confirmed the short-term strength benefits induced by gypsum addition.

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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,546

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,165
Écart entre enseignants0,158 · 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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