MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4289550339 · doi:10.1139/cjce-2020-0267

Effects of supplementary cementitious materials on the durability of glass aggregate mortars

2022· article· en· W4289550339 sur OpenAlexaffvenue
Karla Gorospe, Emad Booya, Sreekanta Das

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete and Cement Materials Research
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSilica fumeSorptivityDurabilityFly ashMetakaolinCementitiousMaterials scienceMortarTernary operationCompressive strengthComposite materialAlkali–silica reactionAggregate (composite)Portland cementCementGeopolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The durability performance and sustainability of concrete and mortar can be enhanced by incorporating supplementary cementitious materials (SCMs), such as fly ash, slag (SG), silica fume (SF), and metakaolin (MK). In this study, binary and ternary blends of the aforementioned SCMs were investigated to determine an optimal combination that enhances the durability of glass aggregate mortars. Compressive strength, chloride permeability, and sorptivity experiments were conducted for all mixtures at specimen ages of 28 and 90 days. Fourteen day alkali silica reaction tests were also performed to determine the expansion properties. It was determined that ternary blends of fly ash and SF effectively mitigate expansions, with mixtures containing fly ash being most effective due to its high silica (SiO2) content. Ternary blends of SG and SF were also found to be successful in reducing permeability. In addition, it was determined that optimal durability performance can be achieved with 10% MK and SF replacements.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,182 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Civil EngineeringMême sujetConcrete and Cement Materials ResearchTravaux en français237 207