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Enregistrement W3091814317 · doi:10.1139/cgj-2020-0164

Compaction behaviour of lime-treated metakaolin

2020· article· en· W3091814317 sur OpenAlexvenueno aff
Mozhen Hu, Yu‐Jun Cui, Yunzhi Tan

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChina Three Gorges UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMetakaolinLimeCompactionMaterials scienceSuctionPozzolanGeotechnical engineeringComposite materialParticle-size distributionMetallurgyCementParticle sizeGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metakaolin has been widely used as pozzolanic additive to improve the pozzolanic activity of lime-based products. In this study, the normal standard Proctor compaction test was performed on metakaolin with (5% lime) and without (0% lime) lime addition. The changes in stiffness, suction, and microstructure with remoulding water content were investigated on statically compacted samples. Results show that lime-treated metakaolin exhibits a 1.5-peak compaction curve, while untreated metakaolin exhibits common one-peak compaction curve. The uncommon shape of the compaction curve of the treated metakaolin can be explained by the non-fully developed soil suction when water is not continuous. Treated and untreated samples compacted at both dry and wet of optimum show uni-modal pore-size distribution characteristics, indicating the absence of aggregates. This is related to the specific thermal treatment, forming separate metakaolin platelets and leading to a modified uniform structure with diffuse platelets. The soil stiffness is rather dominated by the number of particle contacts or soil dry density, the effect of suction being insignificant. For the suction changes, on the dry side, the effect of pore-size distribution prevails facing the effect of water content, while on the wet side it is the effect of water content that becomes dominating.

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)0,001
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
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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