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Enregistrement W3123370588 · doi:10.1139/cjce-2020-0343

Chemical attack on concrete containing a high volume of crumb rubber as a partial replacement for fine aggregate in engineered cementitious composite (ECC)

2021· article· en· W3123370588 sur OpenAlexvenueno aff
Wesam Salah Alaloul, Muhammad Ali Musarat, Sani Haruna, Bassam A. Tayeh, Muhammad Nurzahin Bin Norizan

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative concrete reinforcement materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrumb rubberMaterials scienceScrapAggregate (composite)Composite materialNatural rubberVolume (thermodynamics)Compressive strengthCementitiousDispose patternDurabilityComposite numberWaste managementCementMetallurgyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Today, scrap tire is disposed of by open burning which harms the environment. To reduce the wastage of the resource, a sustainable approach is needed to dispose of the waste tire as a partial replacement of the fine aggregate in concrete mixes. This research has been conducted with a focus on the chemical attack of an engineered cementitious composite (ECC) containing a high volume of crumb rubber in terms of durability, behaviour, and comparison with conventional concrete. Two variables have been considered in developing rubberized ECC mixtures, that is, the amount of crumb rubber as a replacement for fine aggregate by volume of 0%–30% and PVA fibres by volume of 0%–2% to cementitious materials. The resistance properties of ECC incorporating crumb rubber were investigated for 13 different variable combinations developed using response surface methodology (RSM). The experimental results revealed that the presence of crumb rubber in the ECC matrix enhanced the resistance of the ECC in both acidic and sulphate environments. It was also revealed that by incorporating 15% crumb rubber, the loss of compressive strength significantly reduced from 38% to 15%.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,396
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 savante0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations25
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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