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Enregistrement W2981524687 · doi:10.1007/s12205-019-0834-3

Burnt Clay Brick Aggregate for Internal Curing of Concrete under Adverse Curing Conditions

2019· article· en· W2981524687 sur OpenAlexaff
Tanvir Manzur, Sayedur Rahman, Tafannum Torsha, Munaz Ahmed Noor, Khandaker M. Anwar Hossain

Notice bibliographique

RevueKSCE Journal of Civil Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete Properties and Behavior
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCuring (chemistry)Materials scienceShrinkageComposite materialCompressive strengthAbsorption of water

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, properties of concrete with brick aggregate as internal curing medium has been investigated under adverse curing conditions. Brick aggregates, commonly known as brick chips (BC), have high porosity and absorption capacity. Desorption tests of different sizes of BC revealed that BC could desorb about 90% of its absorbed water. It was also observed that smaller size BC had higher desorption capacity than that of larger ones. Moreover, higher internal relative humidity was observed for all internally cured (IC) samples as compared to control samples made with 100% rock aggregate particles commonly known as stone chips (SC). Internally cured samples with three different percent replacements (15%, 20% and 25%) of SC with BC were prepared and subjected to six simulated adverse curing conditions. The performance of internally cured concrete under different curing conditions was evaluated in terms of compressive strength, rapid chloride permeability test (RCPT) and linear shrinkage test. The internally cured samples exhibited higher strength and less permeability and shrinkage as compared to their control counterparts under all adverse curing conditions considered in the study. Based on the findings of the study, 20% partial replacement of SC with BC of 9.5 mm in size can be recommended as a guideline for producing internally cured concrete under adverse curing conditions.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

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)0,0020,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations13
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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