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Enregistrement W4367053399 · doi:10.3390/ma16093374

The Impact of Distinct Superplasticizers on the Degradation of Concrete Affected by Alkali-Silica Reaction (ASR)

2023· article· en· W4367053399 sur OpenAlexafffund
Andisheh Zahedi, Cassandra Trottier, Yufeng Zhu, Leandro Sanchez

Notice bibliographique

RevueMaterials · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete and Cement Materials Research
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesUniversity of OttawaUniversité Laval
Mots-clésAlkali–silica reactionSuperplasticizerMaterials scienceAlkali metalDegradation (telecommunications)Composite materialAlkali–aggregate reactionCompressive strengthChemistryCementOrganic chemistryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

, respectively) on the development of an alkali-silica reaction (ASR) was investigated through the use of multilevel assessment. This testing protocol showed promising results for evaluating concrete damage due to ASRs based on mechanical and microscopical testing protocols, specifically the stiffness damage test (SDT) and the damage rating index (DRI). Concrete specimens that incorporated the aforementioned SPs and distinct reactive aggregates (coarse and fine) were manufactured and then stored in conditions that enabled ASR development and were monitored over time. Upon reaching the desired expansion levels of this study, the concrete specimens were prepared for the multilevel assessment. The results show that the SP-incorporated concrete specimens with lower and higher alkali content yielded lower and higher deterioration results, respectively. This clearly confirms that while SP-incorporated concrete that contains SPs with a higher alkali content could increase the risk of ASR deterioration, those SPs with a very low amount of alkali content could act as a mitigation strategy against ASRs. Finally, an investigation into the influence of distinct SPs on the chemical composition of an ASR gel was conducted, which confirmed that the SP with a higher alkali content had the highest potential for further deterioration.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,392

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 GPT0,271
Écart entre enseignants0,253 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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