Notice bibliographique
Résumé
Escalating level of greenhouse gases (GHGs) has contributed to global climate change, among which CO2 is mainly responsible for global warming. Cement industries are responsible for 7-8% of global CO2 emissions during cement manufacturing and operations, which involves calcination of raw material (i.e. limestone) at high temperatures to produce clinker and combustion of fuel. Therefore, for the cement industries globally, CO2emission mitigation strategies need to be taken into account in their strategic outlook that can help reduce the environmental footprint. In the past, using supplemental cementitious materials (SCMs) to lessen carbon footprints in the construction industry has already been thoroughly investigated. Due to the limited availability of SCMs resources in long term, other innovative ways need to be identified. Recently, carbon capture and utilization is pitched as the encouraging driver that can address the real problem of challenging emissions. CO2 sequestration in concrete is a promising strategy for lowering carbon footprint and providing a loop for the carbon flow to achieve a more sustainable construction practice. CO2 sequestration is performed in two ways; First, by injecting CO2 into ready-mix concrete, and second by enforced curing of prefabricated building components under CO2 conditions. Both ways have the potential to reduce net emissions by capturing CO2 and storing it in mineral form (carbonates) in the cementitious matrix. This process can improve the properties of the concrete in addition to capturing CO2 inside of it.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,004 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».