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Enregistrement W4210985574 · doi:10.3390/su14041980

Smart Bio-Agents-Activated Sustainable Self-Healing Cementitious Materials: An All-Inclusive Overview on Progress, Benefits and Challenges

2022· article· en· W4210985574 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Applications in Construction Materials
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCementitiousSelf-healingSustainabilityResilience (materials science)Smart materialConstruction engineeringRisk analysis (engineering)NanotechnologyBusinessMaterials scienceCementEngineeringMedicineComposite materialEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cementitious materials deteriorate progressively with the formation of cracks that occur due to diverse physical, chemical, thermal, and biological processes. Numerous strategies have been adopted to obtain cement-based self-healing materials and determine the novel self-healing mechanisms. The uses of microbes have been established to improve the thickness of the healed crack and mechanical properties of the concrete, a phenomenon seldom addressed in the literature. Based on these factors, this article comprehensively appraises the smart bio-agents-based autonomous healing performance of concrete to demonstrate the recent progress, expected benefits, and ongoing challenges. The fundamentals, design strategies, and efficacy of the smart bio-agents-activated self-healing cementitious materials are the recurring themes of this overview. Furthermore, the effects of various processing parameters on the performance of cementitious self-healing smart bio-agents are discussed in-depth. The achievements, knowledge gaps, and needs for future research in this ever-evolving area for the sustainability and resilience of the built environment are highlighted.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,786
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,261 · 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