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Enregistrement W4241047710 · doi:10.32920/ryerson.14645955.v1

Studies on the fresh properties an durability of unshrinkable fill containing recycled concrete aggregate or natural aggregates of marginal quality

2021· preprint· en· W4241047710 sur OpenAlexaff
Maryam Kolahdoozan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRecycled Aggregate Concrete Performance
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEttringiteGypsumDurabilityAggregate (composite)Materials scienceCarbonationAbrasion (mechanical)Hardening (computing)Slag (welding)Composite materialCementPortland cement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The intention of this research is to explore the feasibility of incorporating aggregates of low or marginal quality, such as Recycled Concrete Aggregate (RCA) and aggregate with high sulphate content, in U-fill mixtures. It has been determined that where RCA is used, water dissipation may be hindered due to the increase in fines caused by abrasion, hence causing an increase in hardening time. To reduce this effect, addition of natural aggregates may be necessary. Moreover, through a series of investigation it has been found that high percentages of sulphate may cause severe damage due to Ettringite and Thaumasite formation; however by incorporation of supplementary materials such as slag the deleterious effects of internal sulphate attack can be reduced. The effects of using Na2SO4 and gypsum in the presence of slag have also been investigated. Results indicated that due to the lower available calcium content within bars containing Na2SO4 expansion rate is low.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,395
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,214 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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