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Enregistrement W4280539824 · doi:10.1139/cjce-2020-0234

Evaluation of electrical resistivity and maturity for estimating the early-age properties of pre-packaged concrete

2022· article· en· W4280539824 sur OpenAlexafffundvenue
Mayra T. de Grazia, Leandro Sanchez, Diego Jesus De Souza, Lamiaa Ismail, Martin Noël, Sarah Decarufel

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRecycled Aggregate Concrete Performance
Établissements canadiensGiatec Scientific (Canada)University of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCompressive strengthElectrical resistivity and conductivityMaterials scienceMaturity (psychological)Composite materialEnvironmental scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although 28-day concrete compressive strength is often used as a quality control indicator, early-age mechanical properties are becoming more critical to optimize construction scheduling. Electrical resistivity (ER) and maturity can be used to appraise mechanical properties’ gain over time. Although these methods are well-defined for conventional concrete, there is a lack of studies using these techniques to predict strength of pre-packaged concrete mixes containing distinct materials. This paper aims to explore the feasibility of estimating early-strength gain of pre-packaged repair materials through ER and maturity. Calibration curves were developed using cylinders cured at room temperature and compared to samples cured under low/fluctuating temperature conditions. The average predicted-to-experimental strength ratios using ER and maturity method ranged from 1.07–1.17 and 0.86–1.16, respectively. Moreover, a statistical analysis of variance confirmed that there is no significant scatter within the results obtained from the same mixture.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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