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Enregistrement W4391071345 · doi:10.1016/j.heliyon.2024.e24510

Reaction to fire, thermal, and mechanical properties of materials based on recycled paper granules bound with starch and clay mortar

2024· article· en· W4391071345 sur OpenAlexfundno aff
Lydie Marcelle Thieblesson, Răzvan Calotă, Nastasia Saca, Adrian Simion, Ilinca Năstase, Alina Girip

Notice bibliographique

RevueHeliyon · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRecycled Aggregate Concrete Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgence Universitaire de la Francophonie
Mots-clésMortarThermal conductivityMaterials scienceFlexural strengthComposite materialFiller (materials)Fire retardantEnvironmentally friendlyStarchFire performanceThermalFire resistanceChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this work is to produce an ecologically friendly material for use in Ivory Coast's construction sector in the future. These materials should have good thermal qualities and be flame resistant in addition to helping to achieve interior comfort. The fundamental components under consideration are freely accessible in Ivory Coast and include clay mortar as a fire retardant, potato starch as a binder, and recycled paper granules as a filler. The suggested ecologically friendly material's manufacturing process is fully described in detail. After conditioning, the team created multiple samples, taking into account that each test that the materials are put through requires various probe sizes for the thermal conductivity test, the reaction to fire test, and the flexural strength test. The best result regarding thermal conductivity of composites was obtained when 10 % clay is added in the mixture, namely between 0.057 … 0.068 W/(mK). During the ignitability tests the flame did not propagate to a height greater than 15 cm throughout the 60 s test time, so it can be concluded that the materials match minimally in the class E of reaction to fire. The flexural strength of tested materials was under 0.8 MPa.

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)0,001
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
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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