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Enregistrement W4205362907 · doi:10.18280/acsm.450605

Combined Effect of Marble Waste as Powder and Aggregate Form on the Proprieties of the Mortar

2021· article· en· W4205362907 sur OpenAlexvenueno aff
Mekki Maza, Nadia Tebbal, Salim Zitouni, Zine El Abidine Rahmouni

Notice bibliographique

RevueAnnales de Chimie Science des Matériaux · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueBuilding materials and conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMortarAggregate (composite)CementitiousPorosityCementMaterials scienceCohesion (chemistry)Geotechnical engineeringWaste managementComposite materialGeologyEngineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recycling and recovery of waste are now considered as a solution for the future to protect the environment. The marble processing workshops on the other hand, generate a large amount of waste in the form of powder and small parts. Due to these facts, the aim of this study is to valorize marble waste in the form of powder and crushed aggregates (sand) as additions in cementitious matrix building materials. The characterization of the materials used to formulate mortars based on natural dune sand with marble powder and mortars based on mixed sand (dunes sand and crushed sand) and marble powder was measure. In this sense, several series have been studied, varying the addition rate of the marble powder in order to reduce the porosity of the cement matrix, using crushed marble sand to increase the granular cohesion and using of a reducing water admixture (MEDAPLAST SP40) for more performance mortars. Very appreciable results were observed for a dosage of 15% of marble powder and for the combination of 15% of marble powder with 20% of crushed marble sand. This research recommends recycling 35% of marble waste in the cement matrix that contribute effectively to the preservation of the environment.

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)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0020,000

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 GPT0,218
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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