Freezing and Thawing Resistance of Fine Recycled Concrete Aggregate (FRCA) Mixtures Designed with Distinct Techniques
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.
Notice bibliographique
Résumé
The pressure to use sustainable materials and adopt practices reducing the carbon footprint of the construction industry has risen. Such materials include recycled concrete aggregates (RCA) made from waste concrete. However, concrete made with RCA often presents poor fresh and hardened properties along with a decrease in its durability performance, especially when using its fine fraction (i.e., FRCA). Most studies involving FRCA use direct replacement methods (DRM) to proportion concrete although other techniques are available such as the Equivalent Volume (EV) and Particle Packing Models (PPMs); yet their impact on the durability performance, especially its performance against freezing and thawing (F/T), remains unknown. This work, therefore, appraises the F/T resistance of FRCA mixtures proportioned through various mix proportioning techniques (i.e., DRM, EV and PPMs), produced with distinct crushing processes (i.e., crusher's fines vs. finely ground). The results show that the mix design technique has a significant influence on the FRCA mixture's F/T resistance where PPM-proportioned mixtures demonstrate the best overall performance, exceeding the specified requirements while DRM-proportioned mixtures failed F/T resistance requirements. Moreover, the crushing process plays an important role in the recycled mixtures' cracking behavior under F/T cycles, where less processing leads to fewer cracks while remaining the most sustainable option overall.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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