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Enregistrement W3190956891 · doi:10.1061/(asce)cf.1943-5509.0001637

Combined Effects of Freeze-Thaw and Corrosion on Performance of RC Structures: State-of-the-Art Review

2021· article· en· W3190956891 sur OpenAlexaff
Maha Dabas, Beatriz Martín‐Pérez, Husham Almansour

Notice bibliographique

RevueJournal of Performance of Constructed Facilities · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete Corrosion and Durability
Établissements canadiensNational Research Council CanadaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorrosionFrost (temperature)Reinforced concreteStructural engineeringMaterials scienceEnvironmental scienceForensic engineeringGeotechnical engineeringEngineeringComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Freezing and thawing cycles (FTC) on RC columns are a significant problem for vulnerable infrastructure exposed to extreme climate conditions. This problem is exacerbated by the presence of deicing agents that lead to reinforcement corrosion and overall concrete deterioration. Current research has mainly focused on studying the mechanical properties of concrete when exposed to cyclic conditions of freezing and thawing. Few studies have analyzed FTC’s influence or the dual action of FTC and steel corrosion on the structural performance of RC. This paper surveys available literature on the synergistic effects of one or multiple environmental exposures on RC columns and methodologies for inducing frost damage according to current standards. The literature survey is organized as follows: (1) frost damage mechanism; (2) test methods to evaluate frost damage; (3) effect of FTC on concrete mechanical properties; (4) effect of FTC on the structural performance of RC columns; and (5) effect of dual action of FTC and steel corrosion on RC columns. Finally, this paper draws a series of conclusions and recommendations for future work.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,183 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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