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Enregistrement W3038939099 · doi:10.1061/(asce)cf.1943-5509.0001500

Field Applications of Basalt Fiber Materials for Rehabilitation of Deteriorated Concrete Structures

2020· article· en· W3038939099 sur OpenAlexaffabout
Jason Duic, John Branston, Adeyemi Adesina, Sreekanta Das, David Lawn

Notice bibliographique

RevueJournal of Performance of Constructed Facilities · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative concrete reinforcement materials
Établissements canadiensWindsor Clinical ResearchUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBasalt fiberCivil engineeringBasaltRehabilitationEngineeringConstruction engineeringForensic engineeringEnvironmental scienceFiberMaterials scienceGeologyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Deterioration of concrete structures is imminent with time, especially those subjected to the harsh environment in places like North America. The high cost associated with the replacement of these concrete structures has called for the development of innovative ways in which these structures can be rehabilitated effectively in a sustainable way without a huge economic burden. Several ways to repair deteriorated concrete structures have been developed over the years; however, some of these repair methods are expensive and not effective. Also, several innovative methods and materials have been studied in the past years; however, these materials and methods are limited to laboratory applications. To foster a sustainable and economic way of rehabilitating concrete structures, various basalt fiber products that have been extensively evaluated in the laboratory at the University of Windsor were used for rehabilitation of field concrete structures. Two concrete bridges located in Ontario, Canada, were selected for the case studies. Different types of basalt fiber products—chopped fibers, fabric, mesh, and rebar—were used to rehabilitate these existing structures. The field study shows that the use of basalt products is a sustainable and economical method for the rehabilitation of deteriorated reinforced concrete structures.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,672

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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