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Enregistrement W3113281628 · doi:10.1088/1757-899x/978/1/012023

Interfacial Characteristics of Engineered Pulp Fibre Reinforced Concretes Containing Various Pozzolans

2020· article· en· W3113281628 sur OpenAlexaff
Emad Booya, Adeyemi Adesina, Karla Gorospe, Sreekanta Das

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Materials Science and Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative concrete reinforcement materials
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDurabilityMetakaolinMaterials scienceSilica fumeComposite materialCementitiousPozzolanAbsorption of waterFly ashCementPortland cement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Increasing durability threats on existing structures made with cementitious composites has prompted a need to find ways to improve the durability of new structures. One of the effective ways to improve the durability properties of cementitious composites is by the incorporation of fibres. A type of modified Kraft pulp fibres was employed in this study to improve the durability properties of cementitious composites. A microstructural investigation was also conducted to study the fibre morphology and its effect on the performance of the cementitious composites. Moreover, the durability tests in terms of water absorption and rapid chloride penetration were carried out. Overall results showed higher improvement of the durability of the cementitious composites with composites incorporated metakaolin, silica fume, and slag. This was further confirmed by microstructural analysis showing that these supplementary cementitious materials densified the cementitious matrix.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil1,000

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,190 · 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.

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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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