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Enregistrement W3037952352 · doi:10.22215/etd/2020-14081

Global Assesment of Interparticle Separation Distance on Low Cement Content Paste Mixtures

2020· dissertation· en· W3037952352 sur OpenAlexaff
Gonzalo Lozano Rengifo

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete and Cement Materials Research
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCementitiousCementMaterials sciencePortland cementParticle (ecology)Composite materialProcess engineeringEngineeringGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A variety of research efforts on the concrete industry currently focus on the reduction of its most pollutant constituent, Portland cement (PC).Alternatives to reduce PC content in concrete such as the use of particle packing models (PPMs) and blended systems of PC and limestone fillers (LF) have been proven to be effective.However, the combined response of PPMs and LF at high levels of PC replacement still needs further investigation, particularly in the fresh state.In this work, the concept of Inter-particle Separation distance (IPS) is employed as a criterion to understand the behaviour of cementitious pastes made of PC and designed through continuous PPMs incorporating high LF dosages.Results suggest that IPS is a valuable tool to predict the fresh state behaviour of highly packed systems incorporating LF at low PC content.Moreover, the concept of interparticle separation among PC particles (IPScement) is proposed in this work to describe setting behaviour and compressive strength (f'c) of cementitious systems.iii Dedications: To the memory of my father: ‹‹Papá, you taught me the sacred value of family and the resilience to endure the toughest circumstances of life -Life is not always easy; it is on us to see the positive side of every experience because a simple smile can light up your day›› To my beloved wife and son: ‹‹Adriana, Ian: you have become my strength and joy of living.My love thanks for your patience

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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