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Enregistrement W4319604442 · doi:10.26168/ajce.40.2.28

L’utilisation du verre de recyclage dans les matériaux cimentaires et alcali-activés

2022· preprint· fr· W4319604442 sur OpenAlexaff
Rachida Idir, Louise Lemesre, Bathyle Hery, Thomas Poinot, A Carles-Gibergues, Arezki Tagnit‐Hamou, Martin Cyr

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2022
Typepreprint
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueRecycling and utilization of industrial and municipal waste in materials production
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article présente un bilan de plusieurs travaux montrant qu’il est possible de valoriser le verre issu du recyclage dans les matériaux cimentaires et alcali-activés. En matrice cimentaire, le verre de recyclage présente une activité pouzzolanique qui augmente avec la finesse de ses particules. Néanmoins, il n’est pas nécessaire de l’utiliser uniquement sous forme de fines pour sa valorisation. Ainsi, jusqu’à un diamètre moyen de grain voisin de 1mm, aucun gonflement dû à la réaction alcali-silice n’apparait. Pour des diamètres supérieurs, la combinaison de sable de verre avec des fines de verre permet de limiter les expansions des mortiers dû à l’alcali-réaction des grosses particules supérieures à 1mm. L’utilisation combinée des fines et des granulats de verre permet donc de concilier les réactions pouzzolanique et alcali-silice au sein de la même matrice. En milieu alcali-activé, le verre permet d’obtenir de fortes résistances à long terme, mais parmi les 5 activants étudiés (ciment, silicate de sodium, carbonate de sodium, hydroxyde de sodium, hydroxyde de potassium), seul le ciment permet d’obtenir des résistances à la compression à jeune âge (2 et 7 jours) à température ambiante, probablement grâce à la seule activité hydraulique du ciment. Avec les autres activants, une température de 40°C ou 60°C est nécessaire mais suffisante pour obtenir des résistances à jeune âge très élevées, essentiellement quand du verre très fin est utilisé.

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 seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,223 · 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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