MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3206392624 · doi:10.1016/j.cscm.2021.e00733

Potential applications of geopolymer concrete in construction: A review

2021· review· en· W3206392624 sur OpenAlexaff
Ahmad L. Almutairi, Bassam A. Tayeh, Adeyemi Adesina, Haytham F. Isleem, Abdullah M. Zeyad

Notice bibliographique

RevueCase Studies in Construction Materials · 2021
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete and Cement Materials Research
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeopolymerGeopolymer cementPortland cementPozzolanRaw materialConstruction engineeringFly ashCivil engineeringWaste managementCementEngineeringMaterials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The environmental aspects of sustainable development in the construction industry consist of the utilization of secondary raw materials and materials which can be recycled in the design and construction of new structures. The preliminary and inevitable interest in the use of full or partial replacements of by-products as complementary pozzolanic materials was mostly induced by the enforcement of the reduction/elimination of the greenhouse gas emission from the production of Portland cement. With the significant evolution of geopolymer concrete as an alternative for Portland cement in the past decade, it is necessary to explore possible construction applications in which geopolymer concrete can be utilized. Hence, this review paper was carried out to explore various elements such as the precursors used in geopolymers concrete and their corresponding applications. The environmental impacts of various geopolymer concrete are also discussed. This paper also presents an overview of the real applications of geopolymer concrete for the construction of various infrastructures. Recommendations and prospects for geopolymer concrete are also provided.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,320 · 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

Citations468
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCase Studies in Construction MaterialsMême sujetConcrete and Cement Materials ResearchTravaux en français237 207