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Enregistrement W3023817067 · doi:10.3390/su12093888

Utilization of By-Products and Wastes as Supplementary Cementitious Materials in Structural Mortar for Sustainable Construction

2020· article· en· W3023817067 sur OpenAlexaff
Shamir Sakir, Sudharshan N. Raman, Md. Safiuddin, A. B. M. A. Kaish, Azrul A. Mutalib

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete and Cement Materials Research
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityUniversity of WindsorGeorge Brown College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCementitiousMortarDurabilityEnvironmental sciencePortland cementCarbon footprintSustainable developmentWaste managementFly ashCementGreenhouse gasCivil engineeringEngineeringComputer scienceMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rapid growth in industrial development has raised the concern of proper disposal of the by-products generated in industries. Many of them may cause serious pollution to the air, land, and water if dumped in open landfills. Agricultural and municipal wastes also cause environmental issues if not managed properly. Besides, minimizing the carbon footprint has become a priority in every industry to slow down global warming and climate change effects. The use of supplementary cementitious materials (SCMs) obtained from agricultural, industrial, municipal, and natural sources can decrease a significant amount of fossil fuel burning by reducing cement production and contribute to proper waste management. Also, SCMs can enhance desirable material properties like flowability, strength, and durability. Such materials may play a big role to meet the need of modern time for resilient construction. The effective application of SCMs in cement-based materials requires a clear understanding of their physical and chemical characteristics. Researchers studied how the flowability, strength, and durability properties of structural mortar change with the replacement of cement with different SCMs. Various experiments were conducted to examine the behavior of structural mortar in extreme conditions (e.g., high temperature). Many scholars have attempted to improve its performance with various treatment techniques. This article is an attempt to bring all the major findings of the recent relevant studies together, identify research gaps in the current state of knowledge on the utilization of SCMs in structural mortar, and give several recommendations for further study. The available results from recent studies have been reviewed, analyzed, and summarized in this article. A collection of the updated experimental findings will encourage and ease the use of various by-products and wastes as SCMs in structural mortar for sustainable construction.

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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations150
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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