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Enregistrement W3111198015 · doi:10.1680/jmacr.20.00170

Development of low-carbon masonry grout mixtures using alkali-activated binder

2020· article· en· W3111198015 sur OpenAlexaff
Adeyemi Adesina, Sreekanta Das

Notice bibliographique

RevueMagazine of Concrete Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete and Cement Materials Research
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGroutMasonryPortland cementCementMaterials scienceCompressive strengthLimeSlag (welding)Composite materialMetallurgyStructural engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents the results of an experimental evaluation of masonry grout made with lime-activated slag–glass powder blend as a binder. The purpose of this study is to develop a grout mixture that is low-carbon dioxide (‘low-carbon’) and has the potential to replace the traditional grout material used in load-bearing concrete block masonry construction. Traditional grout material uses Portland cement, production of which is responsible for a large proportion of carbon dioxide emissions. Thus, elimination or even reduction in the use of Portland cement will minimise environmental impacts. Three grout mixtures incorporating different proportions of glass powder as a partial replacement of slag as an aluminosilicate precursor were investigated to determine the optimum mix proportion that yields the desired properties of the grout material used in concrete block masonry construction. The workability, compressive strength and permeability properties of the mixtures were evaluated. Results from this study show that the use of glass powder at 25% replacement of slag as a precursor in the binder system provides the best performance, and that this mixture can be successfully used as an alternative and low-carbon grout material for concrete block masonry 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 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)0,001
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,868

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,238 · 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'admission1
Résumé présentoui

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