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Enregistrement W4386755043 · doi:10.18280/rcma.330402

Enhancing the Performance and Durability of Eco-Friendly Mortar with Diss Fibers (Ampelodesmos mauritanicus)

2023· article· fr· W4386755043 sur OpenAlexvenueno aff
Assia Abdelouahed, Kechkar Chiraz, Houria Hebhoub, Mouloud Merzoud, Ghania Boukhatem

Notice bibliographique

RevueRevue des composites et des matériaux avancés · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueBIM and Construction Integration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDurabilityMortarEnvironmentally friendlyComposite materialMaterials scienceEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates the potential use of Diss fibers as a sustainable alternative in ecoconstruction and civil engineering.The research introduced Diss fibers as aggregates, partially replacing conventional sand in mortar by volume with proportions of 1/3 and 2/3, aiming to create an eco-friendly and lighter mortar.In this context, various properties of the fresh mortars, such as density, workability, and occluded air content, were examined.Additionally, the mechanical performance in the hardened state, including compressive and flexural strengths, was evaluated.Durability parameters such as water absorption, capillary absorption, and resistance to aggressive media were also assessed.The results demonstrated that mortars incorporating Diss fibers were lighter and more workable.The inclusion of these fibers enhanced the flexural strength and chemical resistance, as evidenced by the low percentages of mass loss in aggressive solutions such as HCl and CH3COOH.However, the introduction of the fibers negatively influenced the mechanical resistance and water absorption-both by immersion and capillaritydue to the porosity introduced into the composites.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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