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Enregistrement W4225136876 · doi:10.11159/icsect22.154

Northern Kuwait Soil Evaluation in Producing Environmentally Friendly Blocks

2022· article· en· W4225136876 sur OpenAlexvenueno aff
Ahmad S. Saad, Taha Ahmed, Rana Ezzdine Lakys, Ali I. Radwan

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Civil, Structural, and Environmental Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Science and Fertilization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmentally friendlyEnvironmental scienceComputer scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents the initial results of the evaluation of soil samples collected from the northern regions of Kuwait, in addition to the preliminary results of Compressed Earth Blocks (CEB) compressive strength tests for different mix designs.The performed tests and the produced blocks are part of a series of tests that evaluate the applicability of producing environmentally friendly construction blocks.The overall purpose of this study is to introduce a construction material that can be of environmental benefits to the Gulf Cooperation Council (GCC) region to reduce the construction industry impact on the CO2 emission in the region.Soil samples were collected from Boubyan Island and Sabriya area, located in northern Kuwait.Basic engineering properties of the samples were obtained, including the soil gradation, the Atterberg limits, and the Optimum Moisture Content (OMC).Subsequently, 24 mix designs of CEB were tested to evaluate their compressive strength.The results showed that increasing the percentages of the clayey/silty soil in the block mixtures reduces the compressive strength of blocks with high cement percentages.Whereas compressive strength of blocks containing low cement percentages were increased with the increase of clayey/silty soil percentages to a certain extent.The study recommends that the soil/sand ratio is limited to 1.0.

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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,172
Écart entre enseignants0,166 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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