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Enregistrement W2973472855 · doi:10.1680/jmacr.19.00208

The interplay of abrasion, impact and salt scaling damage in fibre-reinforced concrete

2019· article· en· W2973472855 sur OpenAlexaff
Rowyda A. Zaki, Basem H. AbdelAleem, Assem A. A. Hassan, Bruce Colbourne

Notice bibliographique

RevueMagazine of Concrete Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative concrete reinforcement materials
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceAbrasion (mechanical)Composite materialScalingAggregate (composite)CementSalt (chemistry)Chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This investigation aims to study the abrasion and impact resistance of fibre-reinforced concrete before and after exposure to salt scaling. Different types of steel fibre and different mixture compositions were used to improve the strength and resistance of the tested mixtures. The variables were the type of steel fibres, surface condition of steel fibres (coated and uncoated), length of steel fibres (35 and 60 mm), volume of steel fibres in the mixture (0, 0·35 and 1%), end condition of steel fibres (single- and double-hooked ends), coarse aggregate size (10 and 20 mm), coarse aggregate/fine aggregate ratio (0·7 and 2) and cement content (300 and 550 kg/m3). The results indicated that the uncoated steel fibres experienced some rust after the exposure to salt scaling, causing more deterioration and higher surface scaling than coated steel fibres. The results also revealed that the samples that were exposed to salt scaling showed a noticeable reduction in the abrasion and impact resistance compared with samples that were not exposed to salt scaling. Adding steel fibres, however, alleviated this reduction and contributed to enhancing the impact and abrasion resistance of scaled concrete surfaces.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,310 · 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'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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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