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Enregistrement W4312768969 · doi:10.1051/matecconf/202236404006

Concrete substrate moisture requirements for durable concrete repairs – a field study

2022· article· en· W4312768969 sur OpenAlexaff
Benoı̂t Bissonnette, Alexander M. Vaysburd, Kurt F. von Fay, Shannon J. Harrell, Luc Courard, Andrzej Garbacz

Notice bibliographique

RevueMATEC Web of Conferences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative concrete reinforcement materials
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubstrate (aquarium)MoistureDurabilityCementitiousOverlayMaterials scienceBondBond strengthComposite materialStructural engineeringCivil engineeringComputer scienceEngineeringCementGeologyAdhesive

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In concrete repair specifications, the required moisture condition of the substrate, which can play an important role for bond development, and, ultimately, on the long-term repair / overlay durability, is generally ill-defined and addressed without due consideration to the given substrate characteristics. The standard specification, if any, is to require saturated surface dry (SSD) condition of the substrate prior to application of cementitious repair materials, which is theoretically achieved after saturating the substrate and then letting the surface just start to dry out. This does provide an intuitive solution founded on rational considerations, but it has never really been precisely defined, measured, nor validated. The influence of substrate surface moisture on the bond between the existing concrete and the new repair material is an issue of significant importance. This paper revisits the question, in light of results from a project designed to develop guidelines for moisture conditioning of a concrete substrate prior to a cementitious repair, which was part of a larger effort to develop guidelines for surface preparation of concrete prior to repair. Over the course of the project, multiple series of test slabs were repaired after being subjected to different surface moisture conditioning and then tested for bond strength tests at different ages. The findings are discussed, together with those from previous studies, and recommendations are issued.

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)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,233 · 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'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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