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Enregistrement W3130251750 · doi:10.3390/ma14040938

Performance of Mortars with Commercially-Available Reactive Magnesium Oxide as Alternative Binder

2021· article· en· W3130251750 sur OpenAlexaboutno aff
Miguel Bravo, Javier A. Forero, José Nobre, Jorge de Brito, Luís Evangelista

Notice bibliographique

RevueMaterials · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMagnesium Oxide Properties and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundação para a Ciência e a TecnologiaCivil Engineering Research and Innovation for Sustainability
Mots-clésMortarMaterials scienceShrinkageCompressive strengthFlexural strengthDurabilityComposite materialAbsorption of waterCementMagnesiumYoung's modulusPorosityMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper intends to analyze the performance of mortars with reactive MgO, as a sustainable alternative to cement. Six different MgOs from Australia, Canada, and Spain were used in the production of mortars as partial substitutes for cement, namely 5%, 10%, 15%, 20%, and 25% (by weight). MgOs with different levels of reactivity were used to analyze its influence on the performance of MgO mortars. In order to evaluate the mechanical performance of these mortars, compressive strength, flexural strength, dynamic modulus of elasticity, and ultrasonic pulse velocity tests were performed. Compressive strength tests showed that the use of 25% reactive MgO can cause a decrease of this property of between 28% and 49%. The use of reactive MgO affected the other mechanical properties less. This paper also intends to analyze the durability performance of mortars with reactive MgO. To that effect, water absorption by capillarity was assessed. In this research, the effect of using MgO on the shrinkage was also analyzed. It was found that shrinkage may decrease by more than a half in some cases.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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 GPT0,229
Écart entre enseignants0,211 · 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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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